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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于上下文和注意力的三维点云语义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：CN114693923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210221944.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于上下文和注意力的三维点云语义分割方法是由张岩;张化鹏;刘琨;谢吉雨;贾晓玉;郑鹏飞;何振设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文和注意力的三维点云语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于上下文和注意力的三维点云语义分割方法，包括：步骤1，对输入三维点云模型数据集采集数据；步骤2，用关系形状网络对点云数据进行逐点特征提取，得到包含形状信息的点云特征；步骤3，用上下文—注意力模块对提取的点云特征进行类内类间特征约束和强化，得到具备上下文先验和全局语义关联的点云特征；步骤4，采用多层感知机分类器对点云特征进行分类，得到点云数据中每个点的最终预测标签。

本发明授权一种基于上下文和注意力的三维点云语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文和注意力的三维点云语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对输入的三维点云模型数据集采集数据；步骤2，通过关系形状网络对点云数据进行逐点特征提取，得到包含形状信息的点云特征；步骤3，用上下文和注意力模块对提取的点云特征进行类内类间特征约束和强化，得到具备上下文先验和全局语义关联的点云特征；步骤4，采用多层感知机分类器对点云特征进行分类，得到点云数据中每个点的最终预测标签；步骤1包括如下步骤：步骤1-1，将输入的三维点云模型数据集S＝{STrain,STest}划分为训练集STrain＝{s1,s2,…si,…,sn}和测试集STest＝{sn+1,sn+2,…,sn+j,…,sn+m}，其中si表示训练集中第i个模型，sn+j表示测试集中第j个模型；步骤1-2，设定输入单个三维点云模型si以及对所有点所属部件的标签集li，从所有点云数据中随机采样N个点作为网络输入点集Pi＝{p1,p2,…pi,…,pN}，从标签集li中取出与第i个点Pi相对应的标签组成新的标签集gi，i取值为1～N；步骤1-1中的数据集经过采样得到新的数据集P＝{PTrain,PTest}；PTrain表示采样后的点云训练集，PTest表示采样后的点云测试集；步骤1-3，对步骤1-2得到的训练集PTrain进行随机尺度缩放和平移，其中缩放因子u从均匀分布U0.8,1.25中采样，平移量从均匀分布U-0.1,0.1中采样。

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