買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉上海人工智能創新中心申請的專利3D點云數據中的單一數據集域泛化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：CN116310385B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202310251452.6，技術領域涉及：G06V10/44；該發明授權3D點云數據中的單一數據集域泛化方法是由黃思淵;石博天;張鉑;李怡康;竇民設計研發完成，并于2023-03-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本3D點云數據中的單一數據集域泛化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種3D點云數據中的單一數據集域泛化方法。該方法包括：基于源域數據集，基于設定的分類損失函數預訓練深度學習模型，獲得基線模型，所述源域數據集反映三維點云數據與類別標簽之間的對應關系；以適配多個目標域為優化目標，基于設定的總體目標函數對所述基線模型進行訓練，獲得域泛化模型，其中該總體目標函數包含所述分類損失；利用所述域泛化模型針對目標域的點云數據進行類別預測。利用本發明，可以在不接觸目標域的限制下，對多個不同的目標域實現良好的遷移能力。

本發明授權3D點云數據中的單一數據集域泛化方法在權利要求書中公布了：1.一種3D點云數據中的單一數據集域泛化方法，包括以下步驟： 基于源域數據集，基于設定的分類損失函數預訓練深度學習模型，獲得基線模型，所述源域數據集反映三維點云數據與類別標簽之間的對應關系； 以適配多個目標域為優化目標，基于設定的總體目標函數對所述基線模型進行訓練，獲得域泛化模型，其中該總體目標函數包含分類損失； 利用所述域泛化模型針對目標域的點云數據進行類別預測； 其中，所述分類損失函數設置為： 其中，是訓練樣本的類別權重，表示深度學習模型一次載入的數據量，表示深度學習模型在參數為情況下，輸入一個點云數據x，得到的損失，x表示點云數據，表示類別標簽； 其中，所述訓練樣本的類別權重定義為： 其中，代表第i類別中的樣本數量，q是設定的正數； 其中，所述總體目標函數設置為： 其中，是最大均值差異正則化損失函數，表示分類損失函數； 其中，所述最大均值差異正則化損失函數表示為： 其中，是語義對齊約束項，是幾何差異約束項，和是對應的權重； 其中，所述幾何差異約束項表示為： 其中，是核函數，下標t和s分別表示用單一數據集采樣得到的兩個不同子域，表示子域s中樣本數量，表示子域t中樣本數量，表示子域s的樣本索引，表示子域t中的樣本索引，和表示子域s的樣本對應的多層級特征，和表示子域t中的樣本對應的多層級特征。

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人工智能創新中心，其通訊地址為：200232 上海市徐匯區云錦路701號37、38層；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”。