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龍圖騰網獲悉福建師范大學申請的專利一種跨車載激光雷達配置的點云自適應語義分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117152439B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311216237.9，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種跨車載激光雷達配置的點云自適應語義分割方法是由羅海峰;黃添強;黃麗清設計研發完成，并于2023-09-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種跨車載激光雷達配置的點云自適應語義分割方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種跨車載激光雷達配置的點云自適應語義分割方法，具體為：建立深度隱式表達框架，重建車載激光點云的三維場景連續表面；基于局部幾何統計的近似無符號距離場，構建深度隱式表達框架的自監督學習范式；構建源場景與目標場景的無符號距離場；獲取源場景與目標場景云點級分布對齊的隱式表達空間點云；構建源場景隱式表達空間點云語義分割數據集；基于隱式表達空間數據集訓練語義分割模型；基于近鄰輻射的原始目標場景點云語義標簽推斷；本發明基于三維隱式表達對空間連續表面高質量重建，建立基于自監督的車載激光點云場景隱式表達方法，對隱式表達空間進行重采樣，實現跨車載激光雷達配置點云的點級分布對齊，避免了顯式重構標準域。

本發明授權一種跨車載激光雷達配置的點云自適應語義分割方法在權利要求書中公布了：1.一種跨車載激光雷達配置的點云自適應語義分割方法，能在以搭載不同激光掃描儀的車載激光掃描系統獲取點云數據后，對點云數據進行自適應語義分割，其特征在于：包括以下步驟； 步驟S1、利用搭載激光雷達的車載激光掃描系統，采集用于語義分割模型訓練的點云，作為源場景車載激光點云使用；利用搭載另一種激光雷達的車載激光掃描系統采集的、且用于語義分割模型測試的點云，作為目標場景車載激光點云使用；基于源場景車載激光點云、目標場景車載激光點云，建立用于隱式表示三維場景的深度神經網絡模型，作為三維場景深度隱式表達框架，以此重建車載激光點云的三維場景連續表面； 步驟S2、使用基于局部幾何統計的近似無符號距離場，構建三維場景深度隱式表達框架的自監督學習范式，確保隱式表達空間連續場景表面的高保真重建； 步驟S3、使用基于近似無符號距離場的自監督學習范式訓練的三維場景深度隱式表達框架，對給定的源場景車載激光點云和目標場景車載激光點云進行查詢點無符號距離推斷，分別建立源場景和目標場景的無符號距離場； 步驟S4、使用無符號距離閾值對源場景車載激光點云和目標場景車載激光點云進行重采樣，獲得隱式表達空間的相應點云，實現跨車載激光雷達配置點云的點級分布對齊； 步驟S5、使用源場景車載激光點云標簽數據對其隱式表達空間點云進行近鄰標簽投票，構建隱式表達空間的源場景的語義分割訓練數據集； 步驟S6、使用所述語義分割訓練數據集訓練并優化點云語義分割模型； 步驟S7、使用優化訓練好的所述語義分割模型對隱式表達空間目標場景點云進行逐點語義標簽推斷，并將推斷結果進行近鄰輻射，完成所述跨車載激光雷達配置的點云自適應語義分割； 步驟S1具體包括以下步驟； 步驟A1、使用基于三維卷積神經網絡3DCNN的編碼器，將給定的源場景車載激光點云和目標場景車載激光點云映射為一個場景幾何結構感知的特征表示，即建立涵蓋源場景車載激光點云和目標場景車載激光點云的場景隱式表達框架；具體為： 針對給定的車載激光點云利用基于3DCNN的編碼器θ將給定車載激光點云P映射為一個場景幾何結構感知的特征表示v＝θP，并將其視為給定車載激光點云P潛在場景表面的隱空間特征表示； 步驟A2、從所述給定車載激光點云的最小包圍框內隨機采樣查詢點；具體為：從給定車載激光點云P的最小包圍框內隨機采樣K個查詢點，記為 步驟A3、使用隱函數解碼器，以潛在場景幾何結構感知特征表示和所述查詢點作為輸入，為每個查詢點回歸一個隱式值，具體為： 聯合隱式神經表達，定義每個查詢點qK∈Q的隱式值，即查詢點到潛在場景表面的距離，具體形式如下： fPqK＝ψqK,v 其中，fP為給定車載激光點云P所對應潛在場景表面的隱函數； 步驟A4、查詢點到潛在場景表面的無符號距離，即：利用隱函數解碼器ψ，以潛在場景表面的隱空間特征表示和查詢點作為輸入，為每個查詢點回歸一個隱式值，其中隱式值被設置為查詢點到潛在場景表面的無符號距離。

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