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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于体素内聚引导主动学习的点云语义分割方法及系统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：CN119600281B 。

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：202411561062.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于体素内聚引导主动学习的点云语义分割方法及系统是由王莉;徐连明;吴鑫;丁杨杰设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于体素内聚引导主动学习的点云语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于体素内聚引导主动学习的点云语义分割方法及系统，该方法包括：获取待检测场景对应的目标三维点云数据；将所述目标三维点云数据输入至点云语义分割模型，得到由所述点云语义分割模型输出的所述目标三维点云数据对应的语义分割类别结果，其中，所述点云语义分割模型是由标记有语义分割类别标签的样本三维点云数据进行训练得到的，所述样本三维点云数据为基于体素凝聚度确定的样本体素网格中的点云数据，所述体素凝聚度是根据不同的所述语义分割类别标签的点云数据点在所述样本体素网格中对应的数据点数量确定得到的。本发明提升了点云语义分割结果的准确性和泛化能力。

本发明授权基于体素内聚引导主动学习的点云语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于体素内聚引导主动学习的点云语义分割方法，其特征在于，包括： 获取待检测场景对应的目标三维点云数据； 将所述目标三维点云数据输入至点云语义分割模型，得到由所述点云语义分割模型输出的所述目标三维点云数据对应的语义分割类别结果，其中，所述点云语义分割模型是由标记有语义分割类别标签的样本三维点云数据进行训练得到的，所述样本三维点云数据为基于体素凝聚度确定的样本体素网格中的点云数据，所述体素凝聚度是根据不同的所述语义分割类别标签的点云数据点在所述样本体素网格中对应的数据点数量确定得到的； 所述点云语义分割模型通过以下步骤训练得到： 根据样本激光雷达点云数据对应的特征图，确定所述样本激光雷达点云数据中各个点云数据点的语义类别标签； 对所述样本激光雷达点云数据进行体素化处理，得到多个待定体素网格，其中，所述待定体素网格中的数据点是根据所述样本激光雷达点数据中的点云数据点的坐标信息与预设体素大小确定得到的，且所述待定体素网格中的数据点的体素点类别标签与所述样本激光雷达点数据中的点云数据点的所述语义类别标签相对应； 根据所述待定体素网格的不确定得分，计算得到所述待定体素网格的所述体素凝聚度，其中，所述不确定得分是基于体素网格内各个不同的所述体素点类别标签的数据点的数量与体素网格内所有数据点的数量计算得到的； 基于各个所述待定体素网格的所述体素凝聚度，将所述体素凝聚度最低的所述待定体素网格确定为所述样本体素网格； 对所述样本体素网格内的各个数据点在所述样本激光雷达点数据中对应的点云数据点进行标记，得到标记有所述语义分割类别标签的所述样本三维点云数据； 基于所述样本三维点云数据，对预设三维神经网络模型进行训练，得到所述点云语义分割模型； 所述根据所述待定体素网格的不确定得分，计算得到所述待定体素网格的所述体素凝聚度，包括： 基于体素凝聚度计算公式，根据所述待定体素网格的不确定得分，计算得到所述待定体素网格的所述体素凝聚度，所述体素凝聚度计算公式为： 其中，Cjk表示第j个待定体素网格中的第k种体素点类别标签的数据点的数量，v表示第j个待定体素网格，V表示体素网格集合，pxji表示第j个待定体素网格内第i个数据点对应的预测类别，N表示体素点类别标签的总数量，Sv表示第j个待定体素网格对应的体素凝聚度，|n|表示第j个待定体素网格中所有数据点的数量，表示第j个待定体素网格对应的所述不确定得分，K表示所述待定体素网格内的数据点类别总数量； 所述方法还包括： 将所述不确定得分按照从大到小的顺序进行排序，并将排序结果中前M个所述不确定得分对应的待定体素网格作为类别协调体素网格； 获取所述类别协调体素网格内各个数据点的伪标签数据和所述伪标签数据对应的预设体素点类别权重； 根据所述类别协调体素网格的所述不确定得分和所述预设体素点类别权重之间的乘积结果，得到所述类别协调体素网格内各个数据点对应的数据点不确定得分； 将所述数据点不确定得分按照从大到小的顺序进行排序，并将排序结果前L个所述数据点不确定得分对应的数据点作为待标记数据点； 将所述待标记数据点在所述样本激光雷达点数据中对应的点云数据点进行标记。

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