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龙图腾网获悉电子科技大学;中国船舶科学研究中心申请的专利一种基于3D点云船舶模型细粒特征识别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：CN116977740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310975194.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于3D点云船舶模型细粒特征识别方法是由王奇;闫岱峻;钱伟中;钱卫东;吴昊设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于3D点云船舶模型细粒特征识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于3D点云船舶模型细粒特征识别方法，包括特征提取步骤和类别预测步骤；所述特征提取步骤包括以下子步骤：获取三维传感器采集的船舶深度图像；转换为3D点云数据；对3D点云数据进行特征点采样；对采样得到的所有特征点采用K邻近算法采样固定数量的相邻特征点，作为以该特征点为中点的局部区域；采用局部特征描述子对局部区域的几何特征即细粒特征进行描述，得到局部特征；得到高维特征；得到权重矩阵；得到对应局部区域的加权特征。本发明直接采用点云作为输入，并采用MLP多层感知机训练一个置换矩阵，对的点云进行加权，实现置换不变性后再采用卷积神经网络进行识别；采用局部特征描述子对船舶细粒特征进行详细描述。

本发明授权一种基于3D点云船舶模型细粒特征识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于3D点云船舶模型细粒特征识别方法，其特征在于：包括特征提取步骤和类别预测步骤；所述特征提取步骤包括以下子步骤： 获取三维传感器采集的船舶深度图像，并去除船舶背景； 根据坐标转换方式将船舶深度图像转换为3D点云数据； 采用最远点采样法，对3D点云数据进行特征点采样； 对采样得到的所有特征点采用K邻近算法采样固定数量的相邻特征点，作为以该特征点为中点的局部区域； 采用局部特征描述子对局部区域的几何特征即细粒特征进行描述，得到局部特征； 采用第一多层感知机MLP，对局部区域的点云特征维度进行提升，得到高维特征； 采用第二多层感知机MLPχ对局部点云分布进行训练，得到一个权重矩阵，实现点云的置换不变性； 将局部特征和高维特征进行拼接得到局部区域特征，再将局部区域特征与权重矩阵相乘，得到对应局部区域的加权特征； 所述类别预测步骤包括以下子步骤： 构建卷积神经网络，所述卷积神经网络包括顺次连接的多个卷积层；随着卷积层的层数加深，特征点的数量越来越少且特征维度越来越高； 将所述加权特征输入卷积神经网络，输出得到的点云特征依次送入全局平均池化层、第一全连接层、第二全连接层和softmax输出层；其中，softmax输出层将特征映射为R维的概率分布，R为候选船舶类别的总数，将最高概率值所在的区间作为船舶类别的预测结果。

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