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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种细粒度视觉语言对齐对比学习实现方法、装置及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：CN118314339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202410344151.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种细粒度视觉语言对齐对比学习实现方法、装置及介质是由杜卿;向添航;刘立钊;庄壮伟;廖宇延;谭明奎设计研发完成，并于2024-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种细粒度视觉语言对齐对比学习实现方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种细粒度视觉语言对齐对比学习实现方法、装置及介质，属于点云开放词汇分割技术领域。方法使用掩码对区域点云数据进行连续性遮掩，构造出有益于模型学习点云数据上下文的掩码特征，以此能保留具有判别力的视觉信息；采用本发明提出的细粒度文本语言对齐训练方法，使得模型可以学习到更细粒度的视觉‑语言之间的关联，提升点云模型特征空间和文本特征空间的匹配度，最终实现点云分割模型在无标注场景下，语义分割的性能。本发明解决了无标注、点云结构十分复杂场景下的开放词汇点云语义分割问题，可广泛运用于大规模3D视觉理解的应用场景，打破了全监督点云分割方法对于稠密且昂贵标注的强依赖性，增加了点云分割模型的适用范围。

本发明授权一种细粒度视觉语言对齐对比学习实现方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种细粒度视觉语言对齐对比学习实现方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始点云数据，所述原始点云数据包含预设区域的点云以及对应的文本描述； 对所述原始点云数据进行视觉掩码数据增强，获得视觉掩码数据增强点云数据； 建立点云分割模型，将所述原始点云数据和所述视觉掩码数据增强点云数据输入所述点云分割模型，获得原始点云逐点特征和视觉掩码数据增强点云逐点特征； 对所述文本描述进行特征提取，获得逐词文本特征和文本总体特征； 根据所述原始点云逐点特征获取平均点云特征，根据所述平均点云特征和所述文本总体特征生成第一对比学习损失； 根据所述平均点云特征和所述逐词文本特征生成第二对比学习损失； 根据所述原始点云逐点特征和所述逐词文本特征生成第三对比学习损失； 根据所述原始点云逐点特征和所述视觉掩码数据增强点云逐点特征生成一致性损失； 根据所述第一对比学习损失、第二对比学习损失、第三对比学习损失和一致性损失训练所述点云分割模型。

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华南理工大学，其通讯地址为：510641 广东省广州市天河区五山路381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”。

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