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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于自注意力机制的点云特征点提取方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116597158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310214440.6，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权一种基于自注意力机制的点云特征点提取方法及系统是由聂建辉;刘升设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自注意力机制的点云特征点提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自注意力机制的点云特征点提取方法及系统，该方法包括获取点云模型的点云切片；将所述点云切片输入至神经网络中，获得多通道的特征邻域；将所述多通道的特征邻域进行MLP计算，并将计算结果进行自注意力机制计算，获得全局特征；将全局特征依次进行最大池化计算、MLP计算及FNN计算，获取点云切片中心点为特征点的概率。本发明通过点云切片获取多通道的特征邻域，多通道的特征邻域除点云的空间位置信息外，还包括欧氏距离信息及中心点邻域信息，获得了更多的语义信息，结合自注意力机制计算并经过后处理，降低了输出的维度，减少了后续特征映射的计算量；可方便高效的获取特征点。

本发明授权一种基于自注意力机制的点云特征点提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力机制的点云特征点提取方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取点云模型的点云切片；所述点云切片的获取过程为：随机在点云模型中选取等比例特征点与非特征点，并以选取的特征点与非特征点为中心选取邻域数据，作为点云切片；其中，所述特征点与非特征点的获取方法包括： 对点云模型建立KDTree，遍历模型中的每个特征点，获取邻域，得到特征点数据集合； 在非特征点区域选取与特征点数等比例的非特征点，获取邻域，得到非特征点数据集合；其中，所述特征点和非特征点的筛选方法包括： 对点云模型进行曲率计算，将点云模型中曲率变化大于设定阈值的点作为特征点； 将点云模型中曲率变化不大于设定阈值的点作为非特征点；其中，在对所述点云模型进行曲率计算之前还包括向点云模型中添加不同程度的高斯噪声； 步骤2、将所述点云切片输入至神经网络中，获得多通道的特征邻域；其中，所述获得多通道的特征邻域包括： 对所述点云切片进行最远点采样，选取邻域中心点，以邻域中心点为中心获得多个采样点邻域； 分别计算多个采样点邻域的中心点到点云切片的中心点的欧式距离，获取特征邻域； 所述特征邻域和中心点邻域共同形成多通道的特征邻域；其中，所述中心点邻域包括采样点邻域和点云切片； 步骤3、将所述多通道的特征邻域进行MLP计算，并将计算结果进行自注意力机制计算，获得全局特征； 步骤4、将全局特征依次进行最大池化计算、MLP计算及FNN计算，获取点云切片中心点为特征点的概率； 步骤5、将所述云切片中心点为特征点的概率进行特征映射，计算神经网络的损失函数，根据计算结果修正神经网络输出的多通道的特征邻域； 损失函数的计算公式为： ； 其中，表示样本的标签值，正类为1，负类为0，表示样本预测为正类的概率，表示输入点云的个数。

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