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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學;南京航空航天大學秦淮創新研究院申請的專利一種考慮分割標簽邊界模糊的3D激光點云語義分割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：CN117115446B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202311185210.8，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種考慮分割標簽邊界模糊的3D激光點云語義分割方法是由趙萬忠;楚明龍;周小川;王春燕;欒眾楷設計研發完成，并于2023-09-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種考慮分割標簽邊界模糊的3D激光點云語義分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種考慮分割標簽邊界模糊的3D激光點云語義分割方法，包括：將3D激光點云映射至球面投影，生成對應的二維深度圖像；提取二維深度圖像中的特征量，并輸入到全卷積神經網絡中進行語義分割，得到像素級別的語義標簽；根據語義標簽建立能量函數模型；利用迭代梯度下降的方法優化建立的能量函數模型，最小化能量函數模型，增強邊界點的數據項以更新激光點云的語義標簽；更新所有激光點云的語義標簽。本發明通過建立能量函數模型，計算平均數據項能量和平滑項能量，同時考慮了局部一致性和全局一致性，增強了邊界數據項，有效地解決了分割標簽邊界模糊的問題。

本發明授權一種考慮分割標簽邊界模糊的3D激光點云語義分割方法在權利要求書中公布了：1.一種考慮分割標簽邊界模糊的3D激光點云語義分割方法，其特征在于，步驟如下： 1將3D激光點云映射至球面投影，生成對應的二維深度圖像； 2提取所述步驟1中二維深度圖像中的特征量，并輸入到全卷積神經網絡中進行語義分割，得到像素級別的語義標簽； 3根據所述步驟2中得到的語義標簽建立能量函數模型； 4利用迭代梯度下降的方法優化所述步驟3中的建立的能量函數模型，最小化能量函數模型，增強邊界點的數據項以更新激光點云pi的語義標簽； 5重復所述步驟4以更新所有激光點云的語義標簽； 所述步驟3具體包括： 31計算每個激光點云pi與其最近鄰點的距離，定義為平均數據項能量函數； 32計算激光點云pi與其近鄰點之間的空間關系，定義為平滑數據項能量函數； 33根據步驟31中的平滑項能量函數和步驟32中的平均數據項能量函數計算得到能量函數模型； 所述步驟4中最小化能量函數模型EY的方法具體為： 采用迭代條件梯度下降的方法，將能量函數的優化問題分解為多個子問題，在每個子問題中更新一個點的語義標簽；具體實現方式為：針對每個激光點云pi，固定其他點云的語義標簽，僅優化激光點云pi的語義標簽；在能量函數模型中只保留與激光點云pi相關的項，得到子問題： 式中，表示所有近鄰點的集合；使用梯度下降的方法求解子問題，通過監控能量函數模型的變化情況，判斷子問題是否收斂；當能量函數模型變化小于閾值時，則認為子問題已收斂，結束迭代，更新激光點云pi語義標簽yi；若子問題未收斂，則繼續迭代直到能量函數模型變化小于閾值。

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航空航天大學;南京航空航天大學秦淮創新研究院，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區御道街29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”。