恭喜重庆理工大学王勇获国家专利权
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龙图腾网恭喜重庆理工大学申请的专利一种基于偏注意力机制和相互监督损失的点云下采样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：CN114219009B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202111400063.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于偏注意力机制和相互监督损失的点云下采样方法是由王勇;赵丽娜;康洪菠设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于偏注意力机制和相互监督损失的点云下采样方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于偏注意力机制和相互监督损失的点云下采样方法，涉及3D传感技术领域。本发明包括以下步骤：使用Simplify将原始点云简化为简化点云；使用Pointnet来提取原始点云和简化点云的语义特征；通过KNN算法找到简化点云在原始点云中的局部邻居；进行偏移注意力机制的特征融合；采用相似度投影卷积神经网络根据融合特征生成相似度分数，采用它们之间的距离与该分数配合以校正概率位置分布。本发明提取了特征的同时考虑了邻居的特征，使得简化的点云更具鲁棒性；使用偏注意力机制可以通过点云采样来捕获局部上下文，同时可以提高点云采样的有效性；通过多重监督的方式校正投影点的分布，可以获得更可靠的采样点并能更好的应用于配准工作。
本发明授权一种基于偏注意力机制和相互监督损失的点云下采样方法在权利要求书中公布了：1.一种基于偏注意力机制和相互监督损失的点云下采样方法，其特征在于：包括以下步骤：使用Samplenet的Simplify将原始点云简化为简化点云；使用Pointnet来提取原始点云和简化点云的语义特征；通过KNN算法找到简化点云在原始点云中的局部邻居；将简化点云和其局部邻居的语义特征进行偏移注意力机制的特征融合，得到融合特征；采用相似度投影卷积神经网络根据融合特征生成简化点云与简化点云在原始点云中的局部邻居之间的相似度分数，采用简化点云和其局部邻居之间的距离与相似度分数配合，以校正投影点的概率位置分布。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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