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龙图腾网获悉上海理工大学申请的专利一种基于多视角注意力卷积池化的三维点云分类方法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：CN113887385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111150171.9，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于多视角注意力卷积池化的三维点云分类方法是由王涛;王文举;蔡宇设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视角注意力卷积池化的三维点云分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视角注意力卷积池化的三维点云分类方法，包括：将三维点云模型进行三维体素化，将体素化的模型使用一组不同视角下的虚拟图像用来代替虚拟的三维模型；通过深度提取视觉特征模块进行视觉特征提取，将二维图像通过Res2Net提取到的多视角视觉特征转化为m×n大小的特征图，其输入表示为fm×n；通过视觉特征融合分类模块将前一步骤得到的特征向量进行转化，所述特征向量通过全连接层转化为C×1的特征向量，并应用SoftMax函数来处理分类问题，得到待分类模型的概率分布情况。根据本发明，有效的解决了特征表示带来的特征信息损失，以及每个视图在降维过程丢失细节信息的问题，获得更高的分类精确度，可以实现优越的性能。

本发明授权一种基于多视角注意力卷积池化的三维点云分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角注意力卷积池化的三维点云分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将三维点云模型进行三维体素化，将体素化的模型使用一组不同视角下的虚拟图像用来代替虚拟的三维模型； S2、通过深度提取视觉特征模块进行视觉特征提取，将二维图像通过Res2Net提取到的多视角视觉特征转化为m×n大小的特征图，其输入表示为； S3、通过视觉特征融合分类模块将步骤S2得到的特征向量进行转化，所述特征向量通过全连接层转化为C×1的特征向量，并应用SoftMax函数来处理分类问题，得到待分类模型的概率分布情况； 步骤S2中利用注意力机制提取视图的特征信息与利用卷积操作提取视图的细节信息，所述注意力机制提取视图的特征信息通过四个1×1的卷积层生成三种特征图，分别用Query,Key1,Key2,和Value表示，将特征图Query转置成n×m大小的特征图QT，与特征图Key1和Key2分别进行积操作，得到两个n×n的特征图和，将得到的和再做一次积操作，得到n×n的特征图，记为；再使用softmax激活函数将其作为注意力权重；然后将Value与注意力权重做一次积操作，并使用最大池化对其降维处理，得到一个m×1的特征向量；所述积操作提取视图的细节信息包括将原始的特征图通过一个1×n的卷积层生成m×1特征图，记为，当注意力机制提取视图的特征信息与卷积操作提取视图的细节信息后，将两个m×1的特征向量和拼接成2m×1的特征向量。

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