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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于深度学习的三维城市自然景观点云在线处理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：CN116310829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310290790.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度学习的三维城市自然景观点云在线处理系统是由潘翔;林箐;彭璇;魏慧娴;郭丽;李凯;李西;朱春艳;李宗晟;郭宗霞;罗岚心设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的三维城市自然景观点云在线处理系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种地面三维激光扫描点云采集系统，涉及地面的三维点云数据处理领域；数据输入的尺寸10平方米；改进KPConv算法；扩展每个输入点特征，使用MaxPooling聚合领域点和中心点的相对位置和欧式距离；使用AveragePooling将每个点通过多层KPConv提取的领域特征，聚合成全局特征；使用WebGL部署了一套点云的可视化网站。

本发明授权一种基于深度学习的三维城市自然景观点云在线处理系统在权利要求书中公布了：1.一种地面三维激光扫描点云采集系统，其特征在于： 步骤一：数据输入的尺寸10平方米； 步骤二：扩展KPConv算法每个输入点特征，使用MaxPooling聚合领域点和中心点的相对位置和欧式距离，该模块为FEmodule； 步骤三：使用AveragePooling将KPConv算法每个点通过多层KPConv提取的领域特征，聚合成全局特征，并且分发到每个点上，该模块为GlobalFeature； 步骤四：改进KPConv算法获得KP-SG；KP-SG算法的主要改进位置： 所述FEmodule用于融合点的位置信息及相对位置编码的矩阵，其通过点集、最近的相邻点、最大池化及串联的技术手段，增强KPConv对点云形状的理解能力； 所述GlobalFeature模块通过平均汇集及共享多层感知机的技术手段，在对每个点进行softmax归类预测之前，结合整个输入球的全局特征矩阵； 所述KP-SG算法的网络整体结构依次包括点云输入层、FEmodule、simpleblock、resnetblock、resnetstrided、lconv、globalfeature、nearest_upsample模块，且各模块之间通过skipconnection实现特征协同传递，所述FEmodule与globalfeature模块分别承担扩展输入点特征与聚合全局特征的功能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川农业大学，其通讯地址为：625000 四川省雅安市雨城区新康路46号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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