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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于多视角自适应图卷积网络的点云数据分类及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：CN116912561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310750333.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多视角自适应图卷积网络的点云数据分类及分割方法是由庄春刚;牛万灏;王浩闻;熊振华;朱向阳设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角自适应图卷积网络的点云数据分类及分割方法在说明书摘要公布了：一种基于多视角自适应图卷积网络的点云数据分类及分割方法，通过在离线阶段构造图网络，将采集到的点云数据输入自适应旋转矩阵生成器得到自适应旋转后的点云数据并生成三张多视角投影图；将点云数据和三张多视角投影图分别构建得到全局信息图数据和局部信息图数据，进而分别输入全局特征提取网络和局部特征提取网络，提取得到全局特征和局部特征后将二者融合并输入功能型神经网络输出头，根据得到的结果计算损失函数以实现图网络的训练；在在线阶段通过实时采集到的点云数据输入训练后的图网络，得到点云分类或分割结果。本发明通过自适应地将点云数据进行旋转，得到优化后的观察视角，根据点云数据的几何特征和空间分布，灵活地调整视角的位置，并引入特定投影面上深度不同的点之间的联系，从而更好地捕捉点云数据的局部和全局特征，使构图更加精确和鲁棒。

本发明授权基于多视角自适应图卷积网络的点云数据分类及分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角自适应图卷积网络的点云数据分类及分割方法，其特征在于，通过在离线阶段构造包含自适应旋转矩阵生成器、全局特征提取网络、局部特征提取网络和功能型神经网络输出头的图网络，将采集到的点云数据输入自适应旋转矩阵生成器得到自适应旋转后的点云数据并生成三张多视角投影图；将点云数据和三张多视角投影图分别构建得到全局信息图数据和局部信息图数据，进而分别输入全局特征提取网络和局部特征提取网络，提取得到全局特征和局部特征后将二者融合并输入功能型神经网络输出头，根据得到的结果计算损失函数以实现图网络的训练；在在线阶段通过实时采集到的点云数据输入训练后的图网络，得到点云分类或分割结果； 所述的自适应旋转矩阵生成器为带有全连接层和最大池化层的六层串联式神经网络，其中：第一层为输入维度为3输出维度为64的全连接层并使用ReLU激活函数，第二层为输入维度为64输出维度为256的全连接层并使用ReLU激活函数，第二层为输入维度为256输出维度为256的全连接层并使用ReLU激活函数，第四层为最大池化层，第五层为输入维度为256输出维度为64的全连接层并使用ReLU激活函数，第六层为矩阵分解层；全连接层为PyTorch库中的torch.nn.Linear类，最大池化层为PyTorch库中的torch.nn.MaxPool1D类，矩阵分解层为PyTorch库中的torch.linalg.qr函数； 所述的多视角投影图，基于旋转后的点云向三个坐标面投影生成，具体为：将旋转后的点云数据在XY平面、YZ平面和XZ平面上进行投影得到，该投影图为二维点云数据。

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