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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利点云分类方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN116704254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310710815.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权点云分类方法、装置、计算机设备及存储介质是由瞿晓阳;王健宗设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本点云分类方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种点云分类方法，该方法包括获取预设数据集，预设数据集包括至少一个点云；根据点云中的所有点确定至少一个边界点；基于边界点和与边界点对应的所有邻近点，构建图神经网络，并对图神经网络进行编码，得到编码向量；通过预设点云网络对点云中的所有非边界点进行特征提取，得到特征向量；非边界点是指每个点云中除边界点之外的点；获取预设分类网络，通过预设分类网络对编码向量和特征向量进行分类，得到分类结果。本发明通过筛选出边界点构建图神经网络，从而解决了基于所有点云数据构建图神经网络导致计算量大的问题，降低了计算量。通过筛选出边界点提高了边界分类的预测精度，进而提高了分类结果的准确率。

本发明授权点云分类方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种点云分类方法，其特征在于，包括： 获取预设数据集，所述预设数据集包括至少一个点云； 根据所述点云中的所有点确定至少一个边界点； 基于所述边界点和与所述边界点对应的所有邻近点，构建图神经网络，并对所述图神经网络进行编码，得到编码向量； 通过预设点云网络对所述点云中的所有非边界点进行特征提取，得到特征向量；所述非边界点是指每个点云中除边界点之外的点； 获取预设分类网络，通过所述预设分类网络对所述编码向量和所述特征向量进行分类，得到分类结果； 所述基于所述边界点和与所述边界点对应的所有邻近点，构建图神经网络，并对所述图神经网络进行编码，得到编码向量，包括： 将所述边界点和与所述边界点对应的所有所述邻近点进行连接，得到图神经网络； 对所述图神经网络中的边向量和所述图神经网络中边界点的中心向量进行编码，得到与所述中心向量对应的中心特征，以及与所述边向量对应的边特征；所述边向量为所述边界点和所述邻近点之间边的向量； 对所述中心特征和所述边特征进行融合，得到第一融合特征，并对所述第一融合特征进行编码，得到编码向量；其中，第一融合特征的表达式为，，中心特征，为边特征，为重复计算的权重信息。

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