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龍圖騰網獲悉上海工程技術大學申請的專利一種基于連續(xù)卷積網絡的逐點融合點云語義分割方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115359067B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210933350.8，技術領域涉及：G06T7/10；該發(fā)明授權一種基于連續(xù)卷積網絡的逐點融合點云語義分割方法是由黃孝慈;杜嘉豪;邢孟陽;張濤;胡智豪;謝兆康;張越設計研發(fā)完成，并于2022-08-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于連續(xù)卷積網絡的逐點融合點云語義分割方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于連續(xù)卷積網絡的逐點融合點云語義分割方法，包括以下步驟：分別獲取目標的RGB圖像和點云數據；通過透視投影模型，將RGB圖像的各像素點和點云數據一一對應；將RGB圖像和與RGB圖像對應的點云數據均輸入雙流特征提取網絡中，提取圖像語義特征和點云空間特征；將點云空間特征和圖像語義特征輸入融合模塊中，獲取融合特征，將融合特征添加到點云空間特征上作為輸出特征；將輸出特征輸入點云語義分割標簽預測網絡中，獲取點云數據中每個點的語義分割預測標簽。與現有技術相比，本發(fā)明能夠減少外觀信息的丟失，增強激光雷達點云的表征能力，進而更好地理解語義場景，保障自動駕駛任務中的安全性與實用性。

本發(fā)明授權一種基于連續(xù)卷積網絡的逐點融合點云語義分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于連續(xù)卷積網絡的逐點融合點云語義分割方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：通過車載RGB相機和車載激光雷達分別獲取目標的RGB圖像和點云數據； S2：將點云數據由世界坐標系轉換到像素坐標系下，使得RGB圖像的各像素點和點云數據一一對應； S3：構建并訓練雙流特征提取網絡，將S1獲取的RGB圖像和S2獲取的與RGB圖像對應的點云數據均輸入訓練好的雙流特征提取網絡中，提取圖像語義特征和點云空間特征； S4：構建并訓練融合模塊，將S3獲取的點云空間特征和圖像語義特征輸入訓練好的融合模塊中，獲取融合特征，將融合特征添加到點云空間特征上作為輸出特征； S5：構建并訓練點云語義分割標簽預測網絡，將S4獲取的輸出特征輸入訓練好的點云語義分割標簽預測網絡中，進行點云語義分割標簽的預測，最終獲取點云數據中每個點的語義分割預測標簽。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海工程技術大學，其通訊地址為：201620 上海市松江區(qū)龍騰路333號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。