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龙图腾网获悉东华理工大学申请的专利一种加强局部与全局的点云语义分割图卷积网络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：CN116524179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310263377.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种加强局部与全局的点云语义分割图卷积网络是由王蕾;温智成设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种加强局部与全局的点云语义分割图卷积网络在说明书摘要公布了：一种加强局部与全局的点云语义分割图卷积网络，加强局部与全局的点云语义分割图卷积网络，利用局部几何加强LocalGeometryAugment、LGA模块，使网络对Z轴具有旋转不变性，以便加强点云局部信息表示；采用全局几何特征GlobalGeometryFeature、GGF模块，计算局部与全局的球体体积比，将其与坐标特征X进行连接，使全局几何信息特征得以保留；通过多个对称聚合操作将局部信息多方面地保留；网络中每层都使用残差操作，将上一层信息传递到下一层，以及利用反向残差模块ReversedResidualMLP、RevResMLP挖掘更深层次的语义信息。

本发明授权一种加强局部与全局的点云语义分割图卷积网络在权利要求书中公布了：1.一种加强局部与全局的点云语义分割图卷积网络，其特征在于：采用编码器-解码器架构；动态图卷积神经网络DGCNN通过将点云坐标、颜色信息作为特征，并利用该特征对每个点进行k近邻搜索，随后计算每个点与其相邻点特征的差值，将中心点特征与该差值进行拼接，从而构建了新的特征图，利用多层感知机MLP与最大池化学习新的特征图局部特征信息；包括局部几何加强模块LGA，全局几何特征模块GGF，多个聚合操作，反向残差模块RevResMLP；其中， 所述LGA模块，用于加强点云局部的特征表示； 所述GGF模块，用于保留全局几何信息； 所述多个聚合操作模块，用于将局部最大响应值和其他信息保留； 所述反向残差模块RevResMLP，用于挖掘更深层次信息； 所述LGA模块通过计算局部内每个点与该局部质心点的相对角度，获取相对极坐标表示； 所述GGF模块获取点云局部与全局的体积比，将其与点云坐标特征相连接； 所述多个聚合操作将最大池化与求和池化的结果进行连接； 所述反向残差模块RevResMLP将输入特征先升维再降维，然后将输出结果与输入数据进行相加。

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东华理工大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经济技术开发区广兰大道418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”。

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