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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于多通道特征提取的点云数据处理方法、系统和计算机设备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：CN117058372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310915767.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多通道特征提取的点云数据处理方法、系统和计算机设备是由杨宗林;詹逸;林达欣;黄浩智;杨光华设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多通道特征提取的点云数据处理方法、系统和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多通道特征提取的点云数据处理方法、系统和计算机设备，采集3D点云数据，设定M个KNN采样通道，每一KNN采样通道对一组KNN采样通道点云子数据进行特征提取，得到M个采样结果，将M个采样结果进行特征融合，实现多通道KNN采样，扩大点云采样范围，增加多尺度信息，加快处理速度，拼接得到点云融合特征J；对点云融合特征J进行升采样处理得到长度为E的第一点云特征向量H；对第一点云特征向量H进行特征增强，通过与E×E维度的可学习参数矩阵相乘，利用权重参数进行冗余数据削弱，增加特征稀疏性，提高点云分割准确率，并得到第二点云特征向量W；最后经处理，输出对3D点云数据的基于多通道下不同采样属性的分割结果。

本发明授权一种基于多通道特征提取的点云数据处理方法、系统和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道特征提取的点云数据处理方法，其特征在于，包括： 采集3D点云数据，所述3D点云数据包括N组具有不同采样属性的点云子数据； 根据采样属性的数量，设定M个KNN采样通道，每一所述KNN采样通道对一组所述点云子数据进行特征提取，得到M个采样结果，将M个采样结果进行特征融合，拼接得到点云融合特征J，其中，M小于等于N； 结合M个降采样后的降采样结果，对点云融合特征J进行升采样处理得到长度为E的第一点云特征向量H； 对第一点云特征向量H进行特征增强，建立维度为E×E的可学习参数矩阵，将第一点云特征向量H与可学习参数矩阵相乘，通过可学习参数矩阵中的权重参数进行冗余数据削弱，得到第二点云特征向量W； 第二点云特征向量W经过卷积层L进行降维，经Log Softmax函数处理得到当前点云在不同采样属性下的概率分数，利用Negative Log‑Likelihood Loss损失函数求得损失值，再反向传播更新权重参数； 输出对3D点云数据的基于多通道下不同采样属性的分割结果。

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