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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于几何感知注意力机制的点云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：CN116433906B 。

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：202310365821.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于几何感知注意力机制的点云分割方法是由王好谦;秦明汉;李洋设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于几何感知注意力机制的点云分割方法在说明书摘要公布了：一种基于几何感知注意力机制的点云分割方法，包括：建立基于几何感知点云注意力机制的点云分割网络，所述网络包括几何感知初始化模块、多尺度几何感知注意力模块、恢复模块和分类模块；在训练阶段，将点云数据输入几何感知初始化模块，得到编码后的点云以及显式表示几何的特征，然后利用多尺度几何感知注意力模块，提取全局分层特征，利用训练集及各层次特征,预训练出深度多尺度几何感知注意力神经网络,利用网络多尺度的低级别和高级别的特征从分层特征中学习局部和全局的注意力信息；将点云数据输入到训练好的网络中，得到场景中各个物体的点云语义分割结果。使用本方法能够获得高质量的点云分割结果。

本发明授权一种基于几何感知注意力机制的点云分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于几何感知注意力机制的室内点云分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 建立基于几何感知点云注意力机制的点云分割网络，所述网络包括几何感知初始化模块、多尺度几何感知注意力模块、恢复模块和分类模块；在训练阶段，将点云数据输入几何感知初始化模块，得到编码后的点云以及显式表示几何的特征，然后利用多尺度几何感知注意力模块，提取全局分层特征，利用训练集及各层次特征,预训练出深度多尺度几何感知注意力神经网络,利用网络多尺度的低级别和高级别的特征从分层特征中学习局部和全局的注意力信息； 所述几何感知初始化模块具有几何感知分支和编码分支，所述编码分支利用三维点云坐标对点云数据进行编码，所述几何感知分支通过网格化，将点云表示成网格，通过拼接连接编码后的点云以及显式表示几何的特征；所述几何感知分支中，首先将输入的点云数据转换为对几何特征更敏感的网格化表示；然后将网格化的数据作为特征输入特征MLP层并经过BN层提取几何特征，将网格对应的原始点云的信息经过位置MLP层，并经过BN层提取位置特征；将几何特征与位置特征相加，再通过ReLU函数得到几何感知分支的特征；所述编码分支中，对输入的点云数据首先输入到kpconv层，然后输入到BN层，经过LeakyReLU函数进行激活，得到的特征即为编码分支的特征，最后对两个分支得到的特征进行拼接作为几何感知初始化模块的输出； 将来自采集设备的点云数据输入到训练好的网络中，得到场景中各个物体的点云语义分割结果。

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