南昌大学闵卫东获国家专利权
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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种弱监督点云语义分割方法、系统、电子设备及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：CN120236084B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510714365.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种弱监督点云语义分割方法、系统、电子设备及介质是由闵卫东;陈铭;韩清设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种弱监督点云语义分割方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请属于计算机视觉、三维点云处理和弱监督学习技术领域，公开了一种弱监督点云语义分割方法、系统、电子设备及介质，该方法采用编码器‑解码器架构，并在编码器中引入创新的点中心注意力机制、高维语义位置编码和特征仿射变换模块；点中心注意力机制通过两次特征嵌入过程，从相邻点中提取全局特征并考虑其所在多个邻域，并将中心点特征共享至相邻点，以充分利用有限标注信息；高维语义位置编码通过包含相对XYZ坐标、欧氏距离和方向角的7D表示，有效捕捉局部几何信息并增强对旋转变形的鲁棒性，并融入注意力计算；特征仿射变换模块基于高维语义质心和特征方差，对局部点云特征进行自适应校正，缓解不规则性影响。
本发明授权一种弱监督点云语义分割方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种弱监督点云语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收输入点云数据； 对所述输入点云数据进行编码器处理，所述编码器包含多个下采样阶段，每个下采样阶段包括点采样、构建邻域、特征提取和聚合，其中特征提取和聚合利用包含注意力机制的Transformer块； 在所述编码器处理中，应用一种点中心注意力机制，所述点中心注意力机制包括： 执行第一次特征嵌入过程，从相邻点中提取全局特征，所述全局特征的提取通过与所述相邻点所在邻域的中心权值关联来区分不同邻域的特征；以及，执行第二次特征嵌入过程，基于所述第一次特征嵌入过程提取的全局特征，将中心点特征共享至所述相邻点； 在所述编码器处理中，生成局部点云区域的高维语义位置编码；以及，将所述高维语义位置编码融入所述点中心注意力机制的计算中； 在所述编码器处理中，应用特征仿射变换模块，对所述局部点云区域的特征进行自适应校正； 对所述编码器处理后的特征进行解码器处理，以获得密集输出的语义分割标签。
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