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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于移动激光雷达点云数据的废钢料堆智能分类判定方法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：CN116543202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310404884.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于移动激光雷达点云数据的废钢料堆智能分类判定方法是由杨正益;杨佳佳;彭炯程;张力航;王书凝;何立;陈开;童建林;李秀华设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于移动激光雷达点云数据的废钢料堆智能分类判定方法在说明书摘要公布了：本发明属于废钢分类技术领域，具体涉及一种基于移动激光雷达点云数据的废钢料堆智能分类判定方法，包括以下步骤：步骤1、获取废钢卸料现场的点云数据；步骤2、对获取的点云数据进行预处理；步骤3、通过预设的分级分类模型及废钢分级分类标签库，根据预处理后的点云数据对废钢进行分级分类；其中，所述分级分类模型在PointNet点云分类模型的基础上引入了EdgeConv层，用于提取邻居点云特征；所述分级分类标签库内存储有预先定义的废钢种类级别标签。本方法可以准确的得到废钢的具体分级分类结果。

本发明授权基于移动激光雷达点云数据的废钢料堆智能分类判定方法在权利要求书中公布了：1.基于移动激光雷达点云数据的废钢料堆智能分类判定方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取废钢卸料现场的点云数据； 步骤2、对获取的点云数据进行预处理； 步骤3、通过预设的分级分类模型及废钢分级分类标签库，根据预处理后的点云数据对废钢进行分级分类；其中，所述分级分类模型在PointNet点云分类模型的基础上引入了EdgeConv层，用于提取邻居点云特征；所述分级分类标签库内存储有预先定义的废钢种类级别标签； 其中，步骤3中，分级分类模型的工作过程包括： S1、通过空间变换模块对点云数据进行空间变化处理； S2、将空间变化处理后的点云数据通过EdgeConv层来提取邻居点云特征，得到对应的特征向量；所述邻居点云特征包括点云的三维坐标、颜色、图层和表面法线； S3、将S2得到的特征向量进行池化得到中心点的特征表示；通过最大池化层获取点云全局特征，通过一个全连接层将全局特征映射到分级分类标签库，得到对应的废钢种类级别标签，作为废钢的分级分类结果； S2包括： S2.1、通过EdgeConv卷积层将点云数据表示为无向图；将局部点云无向图定义为；其中，表示点云集合，，n为点云中点的数量；表示边集合，，k表示点的k邻域中的边的数量； S2.2、在局部区域内，通过多层感知机对点云数据进行特征提取；对于每个点，将其k邻域中的边的特征通过一个共享的神经网络进行特征提取，得到对应的特征向量； S2.2的具体过程： 对于点，定义点云的边缘特征，其中，；为一个带有一组可学习参数的非线性函数；采用非对称边缘函数计算： 在m个不同的过滤器中，有边缘特征： 其中，和表示不同过滤器下的学习参数，； 表示激活函数； 之后，通过聚合第i个点云的边缘特征得到第i个点云的输出：

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