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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种基于PointNetMLP网络的地形地磁复杂程度量化分析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：CN120122234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510185796.0，技术领域涉及：G01V11/00；该发明授权一种基于PointNetMLP网络的地形地磁复杂程度量化分析方法是由张文君;王力;董哲设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PointNetMLP网络的地形地磁复杂程度量化分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PointNetMLP网络的地形地磁复杂程度量化分析方法。本发明中，基于PointNet网络思想，PointNet的核心思想是直接处理三维点云数据，而不需要将其转换为其他格式如体素网格或多视图图像，PointNetMLP是PointNet网络中的一个关键组件，它由多个共享权重的多层感知机MLP组成，用于从点云数据中提取局部特征，本发明通过深度学习技术自动提取两类地图地磁图和地形图的特征并进行复杂性量化分析，提高分析的准确性和效率，能够有效处理大规模、高维度的地形和地磁数据，输出复杂性评分供用户参考，自动提取特征并进行复杂性量化分析，提高分析的准确性和效率。

本发明授权一种基于PointNetMLP网络的地形地磁复杂程度量化分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PointNetMLP网络的地形地磁复杂程度量化分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S1：数据预处理：对获取的地形高程数据和地磁强度数据进行预处理，进行标准化处理，生成地形和地磁点云数据； S2：特征提取：从预处理后的地形和地磁点云数据中，使用PointNet网络提取点云数据的全局和局部特征； S3：复杂性量化：通过多层感知机对提取的特征进行复杂性量化分析； S4：结果输出：输出地形地磁复杂程度的量化结果； 所述步骤S2中，PointNet的网络结构包括以下几个部分： ①输入层：输入是点云数据，通常表示为N×3的矩阵，其中N是点的数量，3表示每个点的三维坐标x,y,z； ②共享多层感知机：对每个点进行特征提取，使用共享权重的MLP将每个点的坐标映射到高维特征空间； ③最大池化层：使用最大池化操作聚合所有点的特征，生成一个全局特征向量；这一步确保了网络对输入点的顺序不变性； ④全连接层：将全局特征向量输入到全连接层，进行进一步的特征变换； ⑤输出层：根据任务的不同，输出层是分类层或分割层。

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北方工业大学，其通讯地址为：100144 北京市石景山区晋元庄路5号；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”。