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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種點云質量評價方法、裝置、存儲介質及設備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：CN117197093B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202311178574.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種點云質量評價方法、裝置、存儲介質及設備是由熊健;羅旺;吳思凡;高浩設計研發完成，并于2023-09-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種點云質量評價方法、裝置、存儲介質及設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種點云質量評價方法、裝置、存儲介質及設備，屬于點云質量評價技術領域，方法包括獲取3D點云；將所述3D點云輸入到訓練好的基于點云結構信息特征的視覺交互模型中，得到質量分數，完成點云質量評價；利用基于自注意力的位置矢量加權方法對點云局部塊質量感知特征進行提取，并利用基于自調節學習的方式對模型進行訓練；其中基于自注意力的位置矢量加權方法利用自注意力機制對局部塊點的相對位置進行權重計算，再利用權重對預處理特征進行加權計算；而自調節學習有助于緩解模型在塊采樣訓練過程中的噪聲標簽問題，提高了模型訓練的精度。

本發明授權一種點云質量評價方法、裝置、存儲介質及設備在權利要求書中公布了：1.一種點云質量評價方法，其特征在于，包括： 獲取3D點云； 將所述3D點云輸入到訓練好的基于點云結構信息特征的視覺交互模型中，得到質量分數，完成點云質量評價； 所述視覺交互模型通過以下方法進行訓練： 采用基于自調節學習的標簽噪聲抑制方法，在訓練所述視覺交互模型的過程中，利用訓練達到穩定的模型進行標簽置信度的計算，以實現對模型的損失函數的自我調節； 所述訓練所述視覺交互模型的過程，包括： 利用失真分類任務對失真感知流進行訓練，代價函數采用基于預測和實際失真類型之間的交叉熵損失； 通過凍結失真感知流的參數來訓練整個視覺交互模型； 通過以下方法判斷模型是否達到穩定： 在訓練過程中，記錄各epoch的驗證誤差，利用滑動窗的形式計算連續L個epoch的驗證誤差的方差； 當方差大于預設閾值時，則當前模型未達到穩定； 當方差小于預設閾值時，則當前模型達到穩定； 所述標簽置信度通過以下方法進行計算： 在每次訓練的參數更新迭代過程中，利用已訓練模型對當前mini-batch的樣本進行質量評分，得到初步質量分數，對所述初步質量分數進行歸一化操作，得到標簽置信度： ； 其中，是樣本的預測分數，將所述預測分數作為標簽置信度，是初步質量分數，是初步質量分數的均值，是初步質量分數的標準差； 所述代價函數的表達式為： ； 其中，是代價函數，和分別為樣本的標簽分數和預測分數，為控制權重調節的超參數，是樣本數量。

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南京郵電大學，其通訊地址為：210046 江蘇省南京市棲霞區文苑路9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”。