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龙图腾网获悉鄂尔多斯市卡尔动力科技有限公司;鄂尔多斯市卡尔动力技术有限公司申请的专利点云标注方法、装置以及深度学习模型的训练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：CN120953999B 。

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：202511469182.1，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权点云标注方法、装置以及深度学习模型的训练方法是由颜柳江;王德强;郑宇设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本点云标注方法、装置以及深度学习模型的训练方法在说明书摘要公布了：本申请提供了点云标注方法、装置以及深度学习模型的训练方法，其中，点云标注方法包括：响应于接收到多帧点云数据以及每帧点云的初始位姿，移除每帧点云中的动态障碍物点，得到静态点云数据；在基于每帧点云的初始位姿得到对应的全局位姿后，将静态点云数据进行叠加，得到全局点云数据；根据预设空间分辨率将全局点云数据进行分块，得到多个子图；对多个子图分别执行语义分割，并在得到多个语义标签后，将多个语义标签分别映射回多帧点云数据中对应的点，得到静态点云数据的语义标签；将静态点云数据的语义标签和动态障碍物的语义标签进行合并，生成点云标注结果。通过本申请，解决了相关技术中人工标注方式效率低、准确性低及成本高等技术问题。

本发明授权点云标注方法、装置以及深度学习模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种点云标注方法，其特征在于，包括： 响应于接收到多帧点云数据以及每帧点云的初始位姿，移除每帧点云中的动态障碍物点，得到静态点云数据； 在基于所述每帧点云的初始位姿得到对应的全局位姿后，将所述静态点云数据进行叠加，得到全局点云数据，其中，所述全局点云数据中的数据点少于所述静态点云数据中的数据点； 根据预设空间分辨率将所述全局点云数据进行分块，得到多个子图； 对所述多个子图分别执行语义分割，并在得到多个语义标签后，将所述多个语义标签分别映射回所述多帧点云数据中对应的点，得到所述静态点云数据的语义标签； 将所述静态点云数据的语义标签和所述动态障碍物的语义标签进行合并，生成点云标注结果； 其中，所述将所述静态点云数据进行叠加，得到全局点云数据，包括：获取所述静态点云数据中的第一点云数据和第二点云数据，其中，所述第一点云数据为多帧点云数据中空间重叠的点，所述第二点云数据为多帧点云数据中空间独立的点；合并所述第一点云数据，并将合并后的点云数据与所述第二点云数据进行拼接，得到所述全局点云数据。

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鄂尔多斯市卡尔动力科技有限公司;鄂尔多斯市卡尔动力技术有限公司，其通讯地址为：017000 内蒙古自治区鄂尔多斯市康巴什区乌兰木伦东街1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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