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龍圖騰網(wǎng)獲悉鵬城實(shí)驗(yàn)室申請(qǐng)的專利點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120299054B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510781004.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/19；該發(fā)明授權(quán)點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法及裝置是由宋耀輝;王安杰;廖桂標(biāo);李若桐;曹坤;宋菲設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法及裝置在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法及裝置，涉及無(wú)人駕駛與智能交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法利用點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)得到激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維點(diǎn)云特征，利用圖像編碼器得到多視角圖像的二維圖像特征，利用視覺基礎(chǔ)模型對(duì)多視角圖像進(jìn)行掩碼劃分得到多個(gè)對(duì)象區(qū)域，利用文本編碼器生成每個(gè)對(duì)象區(qū)域?qū)?yīng)的文本特征，根據(jù)文本特征、每個(gè)對(duì)象區(qū)域?qū)?yīng)的二維區(qū)域像素特征和三維區(qū)域點(diǎn)云特征進(jìn)行圖像?文本?點(diǎn)云對(duì)比學(xué)習(xí)，生成語(yǔ)義區(qū)域?qū)Ρ葥p失值，對(duì)點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。使用多模態(tài)數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練，利用區(qū)域級(jí)文本特征實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的跨模態(tài)特征對(duì)齊，基于圖像?文本?點(diǎn)云的自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)框架增強(qiáng)點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)的表征能力，提高下游三維點(diǎn)云理解的精度。

本發(fā)明授權(quán)點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，其特征在于，由自監(jiān)督訓(xùn)練系統(tǒng)執(zhí)行，所述自監(jiān)督訓(xùn)練系統(tǒng)至少包括圖像編碼器、文本編碼器、視覺基礎(chǔ)模型和所述點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)，除所述點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)外，其他的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)凍結(jié)，所述方法包括： 獲取激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的多視角圖像，將所述激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入所述點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，得到三維點(diǎn)云特征，并將所述多視角圖像輸入所述圖像編碼器進(jìn)行特征提取，得到二維圖像特征； 將所述多視角圖像輸入所述視覺基礎(chǔ)模型進(jìn)行掩碼劃分，得到至少一個(gè)對(duì)象區(qū)域，并利用所述文本編碼器生成每個(gè)所述對(duì)象區(qū)域?qū)?yīng)的文本特征； 根據(jù)預(yù)設(shè)空間投影關(guān)系將所述二維圖像特征和所述三維點(diǎn)云特征進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到點(diǎn)-像素關(guān)聯(lián)結(jié)果，根據(jù)所述對(duì)象區(qū)域?qū)λ鳇c(diǎn)-像素關(guān)聯(lián)結(jié)果進(jìn)行劃分，得到每個(gè)所述對(duì)象區(qū)域?qū)?yīng)的二維區(qū)域像素特征和三維區(qū)域點(diǎn)云特征； 對(duì)所述二維區(qū)域像素特征進(jìn)行平均池化，得到區(qū)域點(diǎn)特征，以及對(duì)所述三維區(qū)域點(diǎn)云特征進(jìn)行平均池化，得到區(qū)域像素特征，對(duì)于每個(gè)所述對(duì)象區(qū)域，從其他所述對(duì)象區(qū)域中逐一選取對(duì)比區(qū)域，并獲取所述對(duì)比區(qū)域的所述區(qū)域像素特征作為對(duì)比像素特征，計(jì)算所述文本特征和所述區(qū)域像素特征之間的第一文本相似度，以及計(jì)算所述文本特征和所述對(duì)比像素特征之間的第二文本相似度，獲取所述第一文本相似度和所述第二文本相似度之間的差值，如果所述差值大于或等于預(yù)設(shè)參考值，設(shè)定指示參數(shù)為一，用于指示所述對(duì)比區(qū)域?yàn)樗鰧?duì)象區(qū)域的負(fù)樣本，基于所述指示參數(shù)從其他所述對(duì)象區(qū)域中確定多個(gè)負(fù)樣本，基于所述負(fù)樣本、所述對(duì)象區(qū)域?qū)?yīng)的所述區(qū)域點(diǎn)特征和所述區(qū)域像素特征計(jì)算區(qū)域損失值，并根據(jù)所述區(qū)域損失值的均值得到語(yǔ)義區(qū)域?qū)Ρ葥p失值，基于所述語(yǔ)義區(qū)域?qū)Ρ葥p失值對(duì)所述點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，直至得到訓(xùn)練后的所述點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)。

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