上海工程技术大学黄孝慈获国家专利权
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龙图腾网获悉上海工程技术大学申请的专利一种基于连续卷积网络的逐点融合点云语义分割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：CN115359067B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210933350.8，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于连续卷积网络的逐点融合点云语义分割方法是由黄孝慈;杜嘉豪;邢孟阳;张涛;胡智豪;谢兆康;张越设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于连续卷积网络的逐点融合点云语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于连续卷积网络的逐点融合点云语义分割方法，包括以下步骤：分别获取目标的RGB图像和点云数据；通过透视投影模型，将RGB图像的各像素点和点云数据一一对应；将RGB图像和与RGB图像对应的点云数据均输入双流特征提取网络中，提取图像语义特征和点云空间特征；将点云空间特征和图像语义特征输入融合模块中，获取融合特征，将融合特征添加到点云空间特征上作为输出特征；将输出特征输入点云语义分割标签预测网络中，获取点云数据中每个点的语义分割预测标签。与现有技术相比，本发明能够减少外观信息的丢失，增强激光雷达点云的表征能力，进而更好地理解语义场景，保障自动驾驶任务中的安全性与实用性。
本发明授权一种基于连续卷积网络的逐点融合点云语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于连续卷积网络的逐点融合点云语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过车载RGB相机和车载激光雷达分别获取目标的RGB图像和点云数据； S2：将点云数据由世界坐标系转换到像素坐标系下，使得RGB图像的各像素点和点云数据一一对应； S3：构建并训练双流特征提取网络，将S1获取的RGB图像和S2获取的与RGB图像对应的点云数据均输入训练好的双流特征提取网络中，提取图像语义特征和点云空间特征； S4：构建并训练融合模块，将S3获取的点云空间特征和图像语义特征输入训练好的融合模块中，获取融合特征，将融合特征添加到点云空间特征上作为输出特征； S5：构建并训练点云语义分割标签预测网络，将S4获取的输出特征输入训练好的点云语义分割标签预测网络中，进行点云语义分割标签的预测，最终获取点云数据中每个点的语义分割预测标签。
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