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龙图腾网恭喜杭州智元研究院有限公司申请的专利一种基于双向长短时记忆网络的3D点云目标识别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：CN119323780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411875326.9，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于双向长短时记忆网络的3D点云目标识别方法是由夏亚东;钱坤宏;洪一帆;肖振健;刘正;尚智泉;李斌设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双向长短时记忆网络的3D点云目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双向长短时记忆网络的3D点云目标识别方法，首先对原始点云数据进行预处理，对预处理后的点云数据进行特征嵌入，之后基于双向长短时记忆网络进行数据特征提取，对数据进行局部特征聚合和全局特征聚合，以增强特征提取，提升数据表达能力；构建基于全连接层的点云数据识别模型，并对模型进行训练和评估，并基于此进行点云数据识别。本发明的方案在不降低计算精度的情况下，用较少的计算资源和内存资源捕获3D点云序列之间的长期依赖关系，并基于此提取的特征进行聚合，实现精确识别。

本发明授权一种基于双向长短时记忆网络的3D点云目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双向长短时记忆网络的3D点云目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对原始点云数据进行预处理；步骤2、对预处理后的点云数据进行特征嵌入；步骤3、基于双向长短时记忆网络进行数据特征提取；步骤4、对数据进行局部特征聚合和全局特征聚合，以增强特征提取，提升数据表达能力：基于特征提取后的数据进行局部几何特征和全局几何特征的聚合： ； ；其中，为局部特征聚合后的表示，从当前点的邻域点Ni中获得；Pooling为池化操作，表示全局特征聚合后的表示，从所有点的特征中获得，GlobalPooling为全局池化操作，表示基于步骤3获取的第i个点的特征的数据；步骤5、构建基于全连接层的点云数据识别模型，并对模型进行训练和评估：在完成特征聚合后，利用全连接层对聚合后的全局特征进行进一步处理，得到经过非线性激活的特征表示，并使用Softmax层对点云数据的类别进行预测，输出点云属于不同类别的概率分布： ； ；其中，h表示经过全连接层处理后的特征表示，FC表示全连接层的函数操作，表示点云输入x的输出类别概率分布；步骤6、利用训练后的模型进行点云数据识别。

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