买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京航空航天大学;沈阳航空航天大学;河南理工大学申请的专利一种基于几何关联预测的点云域自适应方法、设备和介质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：CN119445131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411377397.6，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于几何关联预测的点云域自适应方法、设备和介质是由王田;李俊俏;张嘉睿;吕金虎;张宝昌;王传云;杨艺设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于几何关联预测的点云域自适应方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于几何关联预测的点云域自适应方法、设备和介质，该方法包括：采用特征编码器提取源域点云样本的特征获取源域特征，提取目标域点云样本的特征获取目标域特征；基于源域特征对有监督任务头进行训练，基于目标域特征对自监督任务头进行训练；采用训练后的特征编码器提取目标域点云样本的特征，获取目标域特征，采用训练后的有监督任务头对目标域特征进行处理获得目标域点云样本的类别概率分布，获取目标域点云样本的熵；将低熵的目标域点云样本作为新的源域点云样本，将高熵的目标域点云样本作为新的目标域点云样本，进行二次训练，采用二次训练后的有监督任务头对样本进行处理获得待分类样本的分类结果。本发明公开的方法，提升了预测准确度。

本发明授权一种基于几何关联预测的点云域自适应方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于几何关联预测的点云域自适应方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用特征编码器提取源域点云样本的特征获取源域特征，提取目标域点云样本的特征获取目标域特征； S2、基于源域特征对有监督任务头进行训练，基于目标域特征对自监督任务头进行训练； S3、重复S1~S2直至收敛，获得一次训练后的特征编码器、有监督任务头、自监督任务头； S4、采用一次训练后的特征编码器提取目标域点云样本的特征，获取目标域特征，采用一次训练后的有监督任务头对目标域特征进行处理获得目标域点云样本的类别概率分布； S5、基于目标域点云样本的类别概率分布获取目标域点云样本的熵； S6、根据熵的高低将目标域点云样本分为两组，低熵组的目标域点云样本作为新的源域点云样本，将高熵组的目标域点云样本作为新的目标域点云样本，重复步骤S1和S2直至收敛，获得二次训练后的特征编码器、有监督任务头； S7、采用二次训练后的特征编码器对待分类样本进行特征提取获得样本特征，采用二次训练后的有监督任务头对样本进行处理获得待分类样本的分类结果。

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北京航空航天大学;沈阳航空航天大学;河南理工大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。