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龙图腾网恭喜苏州柏川数据科技有限公司申请的专利一种基于点云数据的自动目标检测预标注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：CN119007209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411097218.3，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种基于点云数据的自动目标检测预标注方法是由马东升;何俊设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云数据的自动目标检测预标注方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于点云数据的自动目标检测预标注方法，涉及计算机视觉和几何处理技术领域，包括S1、数据获取与预处理；S2、特征提取；S3、目标检测；S4、预标注；S5、质量检查；S6、结果输出与可视化。该基于点云数据的自动目标检测预标注方法，充分利用了点云数据的三维空间信息，能够更准确地描述目标的形状、大小和位置，从而有助于实现对目标的精确识别和标注，且由于点云数据是通过激光扫描等方式获取，即使目标被部分遮挡，也能通过剩余的点云数据进行检测和标注，这提高了方法的鲁棒性和准确性；此外，本发明不仅实现了对目标的自动识别和标注，并可以达到较快的速度和较高的准确性，尤其适用于实时应用场景。

本发明授权一种基于点云数据的自动目标检测预标注方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云数据的自动目标检测预标注方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据获取与预处理：通过三维扫描设备获取描述物体信息的点云数据，并对点云数据进行预处理；S2、特征提取：根据应用场景选择深度学习算法，从点云数据中提取有用的特征；S3、目标检测：在特征提取的基础上，使用深度学习模型对点云数据中的目标进行检测，以识别出图像或场景中的目标，并确定其大致位置；S4、预标注：根据目标检测的结果，自动生成目标的标注信息；S5、质量检查：对自动生成的标注数据进行质量检查，以确保标注的准确性与一致性；S6、结果输出与可视化：将标注结果以规定格式进行保存和输出，并根据需要选择可视化工具，将标注结果进行可视化处理；所述步骤S2中，深度学习算法包括PointNet及其扩展、基于卷积的方法、图神经网络，各方法的提取逻辑如下：PointNet及其扩展：通过共享多层感知机和最大池化操作，直接对点云数据进行特征提取；具体操作为：通过多层感知机提取每个点的局部特征，最后通过最大池化操作得到全局特征；基于卷积的方法：通过将点云数据转换为规则网格或图像来应用卷积操作，使用卷积神经网络提取点云数据的特征；图神经网络：对于点云数据，将每个点视为图中的节点，通过构建点之间的连接关系来形成图结构，然后应用图神经网络进行特征提取；所述步骤S2中，特征提取方法的具体实现如下：1）表面特征提取法线估计：计算点云中每个点的法线向量，用于描述表面的形状和几何结构；曲率估计：通过计算点的局部曲率来描述表面的弯曲程；2）局部特征提取SHOT：通过计算点云中每个点的特征向量来描述其周围点的分布情况和几何结构；FPFH：一种快速计算点特征直方图的方法，用于描述点的局部形状信息；3）全局特征提取VFH：通过将点云投影到二维直方图中并统计每个bin的点的分布情况来描述整体形状和结构。

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