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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于降尺度投影的大规模点云语义分割方法及系统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：CN119169299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411689933.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于降尺度投影的大规模点云语义分割方法及系统是由凌霄;蒋彦;盛庆红;王博;李俊;刘祥设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于降尺度投影的大规模点云语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于降尺度投影的大规模点云语义分割方法及系统，包括以下步骤：获取待处理点云，针对大规模点云的空间分布设置虚拟视图的降尺度投影视点和视线，获得虚拟相机的外参；针对第m个视点对应的虚拟相机的内参和外参，生成对应的虚拟视图，同时获取三维点云和二维投影点之间的映射关系，其中虚拟相机的内参包括焦距、像素大小和像幅大小；基于现有的二维图像语义分割算法提取虚拟视图中的语义信息，基于获取的三维点云和二维投影点之间的映射关系，将语义信息从二维传递到三维，完成点云的语义分割。本发明能够实现大规模大尺度点云的语义分割，提高语义分割精度。

本发明授权一种基于降尺度投影的大规模点云语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于降尺度投影的大规模点云语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）获取待处理点云，针对大规模点云的空间分布设置虚拟视图的降尺度投影视点和视线，获得虚拟相机的外参； 所述步骤（1）具体包括以下步骤： （1.1）读取三维模型文件，获取待处理点云，为生成点云的高质量多视图投影，设置多层视点网； （1.2）获取目前要处理的第k层视点网对应的点云的最小有向包围框，确定远离地面的垂直方向和沿着地面的两个方向和，共三个方向，k的初始值为0； （1.3）基于点云密度确定目前这一层虚拟视图的影像分辨率， ， 其中为常数， 根据地面高度、影像分辨率、焦距和像素大小之间的几何关系，确定视图投影的地面高度， ， 根据影像分辨率得到影像的地面覆盖范围， ， 其中为正方形虚拟视图一边的像素数量； （1.4）基于第k层虚拟视图的地面高度、地面覆盖范围、三个方向以及重叠度，设置第k层的视点网，视点网中所有视点的方向为朝向地面的垂直方向，视图的两个方向为目前要处理点云的两个地面方向，旋转矩阵为；每层视点网中视点均匀分布，第行第列的视点坐标为： ， 行索引的取值范围为： ， 列索引的取值范围为： ， 基准视点坐标为： ， 其中为向上取整函数，为最小有向包围框的八个顶点，即为索引为0的顶点，表示最小有向包围框的大小，是最小有向包围框的长，是最小有向包围框的宽；由此即得到第k层视点网第i行第j列的视点对应的虚拟相机外参； （1.5）基于处理每个视点对应的地面覆盖范围、地面高度、三个方向，生成该视点的视场范围内所有点云的最小有向包围框，并提取框内点云；如果框内存在点云，且点云密度与上一层视点针对的点云的点云密度以及整个点云的点云密度之间的比值符合阈值条件， ， 则框内点云作为下一层视点网要针对的点云，重复（1.2）~（1.5）的步骤，否则终止迭代，最后迭代生成多层视点网； （1.6）集合多层视点网中每一层视点网对应的虚拟相机外参形成虚拟相机外参集合，其中虚拟相机外参集合中第m个视点对应的虚拟相机外参为； （2）针对第m个视点对应的虚拟相机的内参和外参，生成对应的虚拟视图，同时获取三维点云和二维投影点之间的映射关系，其中虚拟相机的内参包括焦距、像素大小和像幅大小； （3）基于现有的二维图像语义分割算法提取虚拟视图中的语义信息，基于获取的三维点云和二维投影点之间的映射关系，将语义信息从二维传递到三维，完成点云的语义分割。

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