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龙图腾网恭喜成都信息工程大学申请的专利一种基于快速采样和注意力机制的点云分类分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119251602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411778440.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于快速采样和注意力机制的点云分类分割方法是由钟剑丹;姜虹羽;吴涛;李英祥;李文藻设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于快速采样和注意力机制的点云分类分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于快速采样和注意力机制的点云分类分割方法，包括步骤：加载点云分类数据集Dc和点云分割数据集Ds；构造点云分类分割网络，该网络基于PointNet++网络，并构造降采样层替换其原有采样层，构造基于注意力机制的分割网络NSt替换原有分割网络，在NSt中改进插值操作，并在跳跃连接时增设自注意力编码器；用Dc和Ds训练点云分类分割网络得到点云分类分割模型，用于点云数据的分类或分割任务中。本发明能降低降采样过程中的复杂度、关注并提取点云中的空间和相关信息、且能克服插值时依赖于选择的邻域大小和点的分布情况导致的插值不准确问题。故本发明能提高采样效率、特征提取精度和分割精度。

本发明授权一种基于快速采样和注意力机制的点云分类分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于快速采样和注意力机制的点云分类分割方法，其特征在于：包括以下步骤；S1，加载由点云分类样本构成的点云分类数据集Dc、由点云分割样本构成的点云分割数据集Ds；S2，构造一点云分类分割网络，包括步骤S21~S24；S21，选取一PointNet++网络，包括分层点集特征学习模块、分割网络、分类网络，所述分层点集特征学习模块包括2个依次连接的第一SA层LSA1、第二SA层LSA2，二者结构相同，均包括依次连接的采样层、分组层和点网层；所述分层点集特征学习模块输入点云数据，输出对应的多尺度特征，所述点云数据为点云分类样本或点云分割样本；S22，构造一降采样层，基于稀疏矩阵对点云数据进行降采样；S23，构造一基于注意力机制的分割网络NSt，包括依次连接的第一插值层、第一拼接层、第二插值层、第二拼接层、两层全连接层和分割层；S24，选取两个降采样层标记为LDs1、LDs2，分别替换LSA1和LSA2中的采样层，并将被替换后的LSA1、LSA2分别标记为第一改进SA层、第二改进SA层；在LDs1输入端经第一自注意力编码器跳跃连接第一拼接层输入端，LDs2输入端经第二自注意力编码器跳跃连接第二拼接层输入端，用NSt替换分割网络，得到点云分类分割网络；一点云分割样本XS送入点云分类分割网络，经、分别得到输出特征、，所述送入NSt中；第一插值层基于对进行插值操作得到第一特征FSt1，第一拼接层用于将XS与FSt1进行拼接，得到第二特征FSt2，第二插值层用于对FSt2进行插值操作得到第三特征FSt3，第二拼接层用于将与FSt3进行拼接，得到第四特征FSt4，FSt4依次经两层全连接层降维、再经分割层逐点进行语义分割，输出分割结果FS-out；S3，用Dc和Ds训练至点云分类分割网络收敛，得到点云分类分割模型；S4，获取待处理点云数据，用点云分类分割模型进行分类或分割。

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