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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利点云网络训练方法、点云数据处理方法及装置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：CN120299054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510781004.6，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权点云网络训练方法、点云数据处理方法及装置是由宋耀辉;王安杰;廖桂标;李若桐;曹坤;宋菲设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本点云网络训练方法、点云数据处理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供点云网络训练方法、点云数据处理方法及装置，涉及无人驾驶与智能交通技术领域。该方法利用点云网络得到激光雷达点云数据的三维点云特征，利用图像编码器得到多视角图像的二维图像特征，利用视觉基础模型对多视角图像进行掩码划分得到多个对象区域，利用文本编码器生成每个对象区域对应的文本特征，根据文本特征、每个对象区域对应的二维区域像素特征和三维区域点云特征进行图像‑文本‑点云对比学习，生成语义区域对比损失值，对点云网络进行训练。使用多模态数据联合训练，利用区域级文本特征实现细粒度的跨模态特征对齐，基于图像‑文本‑点云的自监督对比学习框架增强点云网络的表征能力，提高下游三维点云理解的精度。

本发明授权点云网络训练方法、点云数据处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种点云网络训练方法，其特征在于，由自监督训练系统执行，所述自监督训练系统至少包括图像编码器、文本编码器、视觉基础模型和所述点云网络，除所述点云网络外，其他的网络参数冻结，所述方法包括： 获取激光雷达点云数据和对应的多视角图像，将所述激光雷达点云数据输入所述点云网络进行特征提取，得到三维点云特征，并将所述多视角图像输入所述图像编码器进行特征提取，得到二维图像特征； 将所述多视角图像输入所述视觉基础模型进行掩码划分，得到至少一个对象区域，并利用所述文本编码器生成每个所述对象区域对应的文本特征； 根据预设空间投影关系将所述二维图像特征和所述三维点云特征进行关联，得到点-像素关联结果，根据所述对象区域对所述点-像素关联结果进行划分，得到每个所述对象区域对应的二维区域像素特征和三维区域点云特征； 对所述二维区域像素特征进行平均池化，得到区域点特征，以及对所述三维区域点云特征进行平均池化，得到区域像素特征，对于每个所述对象区域，从其他所述对象区域中逐一选取对比区域，并获取所述对比区域的所述区域像素特征作为对比像素特征，计算所述文本特征和所述区域像素特征之间的第一文本相似度，以及计算所述文本特征和所述对比像素特征之间的第二文本相似度，获取所述第一文本相似度和所述第二文本相似度之间的差值，如果所述差值大于或等于预设参考值，设定指示参数为一，用于指示所述对比区域为所述对象区域的负样本，基于所述指示参数从其他所述对象区域中确定多个负样本，基于所述负样本、所述对象区域对应的所述区域点特征和所述区域像素特征计算区域损失值，并根据所述区域损失值的均值得到语义区域对比损失值，基于所述语义区域对比损失值对所述点云网络的参数进行调整，直至得到训练后的所述点云网络。

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