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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京大學申請的專利基于圖譜域的提高點云分類準確度的方法及系統(tǒng)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(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115984602B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-09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：202211468842.0，技術領域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權基于圖譜域的提高點云分類準確度的方法及系統(tǒng)是由胡瑋;劉岱宗設計研發(fā)完成，并于2022-11-22向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于圖譜域的提高點云分類準確度的方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種于圖譜域的提高點云分類準確度的方法及系統(tǒng)，涉及點云分類領域。獲取3D物體原始點云數(shù)據(jù)；在所述原始點云上構建KNN圖來表示原始點云的幾何結構信息，該KNN圖通過GFT，將原始點云數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)域轉換到圖譜域；構建圖譜濾波器，對變換到圖譜域的數(shù)據(jù)的頻譜特征進行濾波，生成擾動的頻譜信號；通過GFT，將擾動的頻譜信號轉換回數(shù)據(jù)域，得到對抗點云數(shù)據(jù)；構建基于原始點云數(shù)據(jù)的樣本和基于對抗點云數(shù)據(jù)的對抗樣本，作為訓練數(shù)據(jù)，輸入到點云分類模型中進行分類訓練；利用訓練好的點云分類模型對待處理的3D物體原始點云數(shù)據(jù)進行分類，輸出分類結果。本發(fā)明可以提升模型對點云的分類識別的準確率。

本發(fā)明授權基于圖譜域的提高點云分類準確度的方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于圖譜域的提高點云分類準確度的方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取3D物體原始點云數(shù)據(jù)； 在所述原始點云上構建KNN圖來表示原始點云的幾何結構信息，該KNN圖通過圖傅里葉變換GFT，將原始點云數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)域轉換到圖譜域； 構建圖譜濾波器，對變換到圖譜域的數(shù)據(jù)的頻譜特征進行濾波，生成擾動的頻譜信號； 通過逆圖傅立葉變換IGFT，將擾動的頻譜信號轉換回數(shù)據(jù)域，得到對抗點云數(shù)據(jù)； 構建基于原始點云數(shù)據(jù)的樣本和基于對抗點云數(shù)據(jù)的對抗樣本，作為訓練數(shù)據(jù)，輸入到點云分類模型中進行分類訓練； 利用訓練好的點云分類模型對待處理的3D物體原始點云數(shù)據(jù)進行分類，輸出分類結果。

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