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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于深度学习的三维点云场景图生成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：CN116110038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310035534.7，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于深度学习的三维点云场景图生成方法是由盛律;王子勤;程博文设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的三维点云场景图生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的三维点云场景图生成方法，包括以下步骤：将含有多个三维物体的三维点云数据输入至训练好的图卷积神经网络分类模型，输出三维物体的类别和多个三维物体之间的语义关系；根据所述三维物体的类别和多个所述三维物体之间的语义关系构建三维点云场景图；其中，所述图卷积神经网络分类模型的训练步骤包括：获取训练数据，所述训练数据包括含有多个三维物体的三维点云训练数据以及所述三维物体的2D图片；通过所述训练数据对预先构建图卷积神经网络分类模型进行训练，得到所述图卷积神经网络分类模型的模型参数；本发明通过引入2D图片，有效的缓解了3D点云中物体缺少纹理信息的缺陷。

本发明授权一种基于深度学习的三维点云场景图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的三维点云场景图生成方法，其特征在于，包括以下步骤：将含有多个三维物体的三维点云数据输入至训练好的图卷积神经网络分类模型，输出三维物体的类别和多个三维物体之间的语义关系； 根据所述三维物体的类别和多个所述三维物体之间的语义关系构建三维点云场景图； 其中，所述图卷积神经网络分类模型的训练步骤包括： 获取训练数据，所述训练数据包括含有多个三维物体的三维点云训练数据以及所述三维物体的2D图片； 通过所述训练数据对预先构建图卷积神经网络分类模型进行训练，得到所述图卷积神经网络分类模型的模型参数； 所述图卷积神经网络分类模型的训练步骤具体为：通过所述三维点云训练数据训练预先构建的3D主干网络模型； 通过所述2D图片训练预先构建的2D辅助训练网络模型；其中，所述2D辅助训练网络模型在所述3D主干网络模型中获取3D特征参与学习，并通过梯度回传对所述3D主干网络模型的模型参数进行更新； 综合考虑所述3D主干网络模型和所述2D辅助训练网络模型的损失函数判断模型收敛； 所述3D主干网络模型和所述2D辅助训练网络模型均包括编码器、图神经网络和分类器； 所述编码器用于获取节点特征和边特征； 所述图神经网络用于对所述节点特征和所述边特征进行推理更新，生成物体特征和关系特征； 所述分类器用于根据所述物体特征和所述关系特征进行分类，得到物体类别和关系类别。

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