中山大学郑珏鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于主动学习策略的跨域三维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：CN119693949B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411758176.3，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种基于主动学习策略的跨域三维点云语义分割方法及系统是由郑珏鹏;张洋;贾岱昂;高寒兵;梁予晋设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于主动学习策略的跨域三维点云语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术，为一种基于主动学习策略的跨域三维点云语义分割方法及系统。其方法包括：建立并初始化语义分割模型，包括特征提取器和分类器；对语义分割模型进行训练，优化语义分割模型的参数；对源域和目标域的点云数据进行区域划分，计算每个区域的综合评分，标注得分较高的区域；采用相似性惩罚机制对目标域区域的点云数据进行标注，以选择多样化的区域进行标注，更新数据集，对语义分割模型进行重新训练；迭代更新语义分割模型，利用最终的语义分割模型对三维点云数据进行处理。本发明减少了目标域标注数据的需求，提升了模型在目标域的分割性能。
本发明授权一种基于主动学习策略的跨域三维点云语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习策略的跨域三维点云语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立语义分割模型，所建立的语义分割模型包括特征提取器和分类器；特征提取器用于从点云数据中提取描述性特征，生成点云数据的特征表示；分类器用于将点云数据的特征表示，映射为点云数据的类别概率分布；初始化特征提取器和分类器； S2、对语义分割模型进行训练，优化语义分割模型的参数； S3、对源域和目标域的点云数据进行区域划分，并计算每个区域的综合评分，标注得分较高的区域； S4、采用相似性惩罚机制对目标域区域的点云数据进行标注，以选择多样化的区域进行标注；将标注数据整合到源域数据中，更新数据集，对语义分割模型进行重新训练； S5、迭代更新语义分割模型，获得最终的语义分割模型；利用最终的语义分割模型对三维点云数据进行处理。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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