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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于注意力机制的点云语义分割方法、装置、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：CN114565754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202111537405.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于注意力机制的点云语义分割方法、装置、设备及介质是由刘一澄;张锲石;程俊;马宁;康宇航;高向阳设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的点云语义分割方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于注意力机制的点云语义分割方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取点云数据，并通过第一MLP层提取点云数据中每个点的特征；采用预设数量的编码层对点云数据进行降采样，得到每层编码层对应的中间特征映射；采用预设数量的解码层对中间特征映射进行上采样，得到每层解码层对应的上采样特征映射；将上采样特征映射和相应编码层生成的中间特征映射连接起来进行汇总，得到汇总后特征映射；采用第二MLP层将汇总后特征映射到最终的结果中。该方案可以保证采样的有效性，也可以提高采样的速率。

本发明授权基于注意力机制的点云语义分割方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的点云语义分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取点云数据，并通过第一MLP层提取所述点云数据中每个点的特征； 采用预设数量的编码层对所述点云数据进行降采样，得到每层所述编码层对应的中间特征映射；所述编码层包括第一KNN局部特征提取模块、第一残差注意力模块和随机降采样模块，每层所述编码层对所述点云数据进行降采样，得到每层所述编码层对应的中间特征映射，包括：通过所述第一KNN局部特征提取模块采集第一查询点的K个邻近点；对所述K个邻近点进行位置编码；将K个所述位置编码及对应的K个邻近点特征串联，得到对应的第一增强特征向量；将所述第一增强特征向量传递给所述第一残差注意力模块，进行聚集相邻点的特征，得到聚合特征向量；将所述第一增强特征向量与所述聚合特征向量相减，得到第一残差特征向量；通过所述随机降采样模块对所述第一残差特征向量进行随机降采样，得到所述中间特征映射； 采用预设数量的解码层对所述中间特征映射进行上采样，得到每层所述解码层对应的上采样特征映射；所述解码层包括第二KNN局部特征提取模块、第二残差注意力模块和上采样模块； 通过跳跃连接将所述上采样特征映射和相应所述编码层生成的中间特征映射连接起来进行汇总，得到汇总后特征映射； 采用第二MLP层将所述汇总后特征映射到最终的结果中。

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中国科学院深圳先进技术研究院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068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”。