贵州大学梁国强获国家专利权
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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于少量训练数据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：CN115690362B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211449634.6，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于少量训练数据的三维点云分类方法是由梁国强;张安思;张旭东;张保;王从宝设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于少量训练数据的三维点云分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及特征信息识别技术领域，公开了一种基于少量训练数据的三维点云分类方法，包括以下步骤：建立目标点的三维点云模型，并随机获取多个三维点云样本数据，采用Siamese网络深度学习模型进行模型训练；改进PointNet++网络，利用卷积神经网络的思想进行层次化的特征学习，并添加两点间距离进行全局特征提取；将改进PointNet++网络作为Siamese网络的共享网络，建立三维点云分类模型；采集目标点内所有的三维点云数据，并利用三维点云分类模型对得到的三维点云数据进行分类。本发明具有实现少量样本数据下完成分类，提高在有限点云数据情况下的分类结果准确率的有益效果。
本发明授权一种基于少量训练数据的三维点云分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于少量训练数据的三维点云分类方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1，建立目标点的三维点云模型，并随机获取多个三维点云样本数据，采用Siamese网络深度学习模型进行模型训练； 步骤S2，改进PointNet++网络，利用卷积神经网络的思想进行层次化的特征学习，并添加两点间距离进行全局特征提取； 所述添加两点间距离进行全局特征提取包括以下步骤：首先将原始点云数据在X轴方向上进行升序排列，然后设定步长后均匀地选取若干个点，并通过欧式距离公式计算每个点到原点之间的距离，将距离特征添加到PointNet++网络上； 步骤S3，将改进PointNet++网络作为Siamese网络的共享网络，建立三维点云分类模型； 步骤S4，采集目标点内所有的三维点云数据，并利用三维点云分类模型对得到的三维点云数据进行分类。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区甲秀南路贵州大学西校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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