恭喜大连海事大学李楠楠获国家专利权
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龙图腾网恭喜大连海事大学申请的专利基于特征分析和尺度选择的点云去噪方法、装置及存储介质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：CN116152100B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310112492.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于特征分析和尺度选择的点云去噪方法、装置及存储介质是由李楠楠;刘玉丽;马哲;李成飞设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于特征分析和尺度选择的点云去噪方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了基于多尺度特征分析和尺度选择的点云去噪方法、装置及存储介质，构建基于多尺度特征分析和尺度选择的点云去噪网络模型；点云去噪网络模型以从原始噪声点云选取的多个不同尺度的局部邻域作为输入；对各个尺度下的点云数据进行局部特征提取和增强，将不同尺度下的特征信息串联起来通过专家机制模块进行权重信息回归，通过得到的权重信息进行最佳逆位移的选取；将训练集输入到构建好的点云去噪网络模型中进行训练，优化去噪网络模型；将测试集输入至训练后生成的去噪网络模型中进行去噪，输出去噪后的点云数据。本发明通过多尺度特征分析和尺度选择的方式，能够更好地保留尖锐细节特征，解决了单一尺度下忽略局部几何特征的局限性。
本发明授权基于特征分析和尺度选择的点云去噪方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征分析和尺度选择的点云去噪方法，其特征在于，所述方法包括：获取添加高斯噪声的点云数据，形成噪声点云的训练集和测试集；构建基于多尺度特征分析和尺度选择的点云去噪网络模型；所述点云去噪网络模型，以从原始噪声点云选取的多个不同尺度的局部邻域作为输入，对各个局部邻域在对齐空间中进行矫正操作；对各个尺度下的点云数据进行局部特征提取和增强，将不同尺度下的特征信息串联起来通过专家机制模块进行权重信息回归，通过得到的权重信息进行最佳逆位移的选取；输出去噪后的点云数据；将训练集输入到构建好的点云去噪网络模型中进行训练，优化去噪网络模型；将测试集输入至训练后生成的去噪网络模型中进行去噪，输出去噪后的点云数据。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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