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龙图腾网获悉厦门微亚智能科技有限公司申请的专利基于知识蒸馏的点云分割网络轻量化方法、装置及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：CN116486089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310678715.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于知识蒸馏的点云分割网络轻量化方法、装置及设备是由刘浩伟设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的点云分割网络轻量化方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识蒸馏的点云分割网络轻量化方法，通过将点云与标签信息送入教师模型、学生模型，以分别获取第一特征图以及第一特征图的点特征重要性分数、第二特征图，再对第一特征图、第二特征图基于重要性分数、标签信息进行分类采样，进一步处理获得全局结构化信息、局部结构化信息，再结合标签信息与学生模型预测结果的交叉熵损失，获得语义分割的总损失；本发明提出了分类采样的类别均衡性采样策略，有效缓解了点云的稀疏性和类别不均衡性导致的问题，并针对点云语义分割设计了全局结构化信息提取和局部结构化信息提取，有效传递了教师模型学习到的知识。

本发明授权基于知识蒸馏的点云分割网络轻量化方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的点云分割网络轻量化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A：将采集到的点云数据以及逐点标注的标签信息，分别送入学生模型和教师模型，然后提取教师模型骨干网络输出的第一特征图并计算第一特征图中所有点特征的重要性分数，提取学生模型骨干网络输出的第二特征图； 步骤B：基于标签信息和重要性分数，分别对第一特征图、第二特征图进行分类采样，得到基于教师模型的第一显著性特征图、基于学生模型的第二显著性特征图，其中第一显著性特征图中的每一个点特征为第一显著性点、第二显著性特征图中的每一个点特征为第二显著性点； 步骤C：构建各第一显著性点之间的第一逐点的相似性矩阵，构建各第二显著性点之间的第二逐点的相似性矩阵，并对第一逐点的相似性矩阵及第二逐点的相似性矩阵进行知识蒸馏，获得全局结构化信息； 步骤D：构建各第一显著性点与其邻居节点间相似性的第一局部信息，构建各第二显著性点与其邻居节点间相似性的第二局部信息，对第一局部信息及第二局部信息进行知识蒸馏，获得局部结构化信息； 步骤E：在知识蒸馏的基础上，计算标签信息与学生模型预测结果的交叉熵损失，结合全局结构化信息、局部结构化信息，以获得点云语义分割的总损失； 所述步骤C具体包括以下步骤： 步骤C1：构建各第一显著性点之间的第一逐点的相似性矩阵，构建各第二显著性点之间的第二逐点的相似性矩阵，表述为下式，其中表示转置操作： 其中中的和表示第一显著性点在第一显著性特征图中的索引，中和表示第二显著性点在第二显著性特征图中的索引，表示第一显著性特征图中第个第一显著性点，表示第一显著性特征图中第个第一显著性点，表示第二显著性特征图中第个第二显著性点，表示第二显著性特征图中第个第二显著性点； 步骤C2：对第一逐点的相似性矩阵及第二逐点的相似性矩阵进行知识蒸馏，表述为下式： 式中，和表示第一显著性点第二显著性点在第一显著性特征图第二显著性特征图中的索引，表示类别数，表示每个类别关键点云数量，表示第个第一显著性点与第个第一显著性点间的相似度，表示第个第二显著性点与第个第二显著性点间的相似度。

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