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龙图腾网获悉江苏方天电力技术有限公司申请的专利一种基于维度变换的点云分类神经网络优化方法、装置、电子设备及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：CN116612329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310636289.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于维度变换的点云分类神经网络优化方法、装置、电子设备及介质是由王海楠;唐一铭;吴媚;孟悦;汤文娟;杜彪;王浩羽;陈露设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于维度变换的点云分类神经网络优化方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于维度变换的点云分类神经网络优化方法、装置、电子设备及介质，包括获取待优化的点云分类神经网络；在所述点云分类神经网络的特征提取模块中的各子模块之间均嵌入预先构建的维度变化模块；其中，所述维度变化模块用于通过高维投影的方式将被分类的点云特征非线性地变换到高维空间中，以提高被分类点云特征的线性可分性；利用数据集对已嵌入所述维度变化模块的点云分类神经网络进行网络参数的优化训练，以获得优化后的点云分类神经网络。本发明充分考虑了点云的空间结构特征，通过高维投影的方式提高了点云的线性可分性，解决了运算过程中空间位置信息丢失的问题，进一步提高了网络的分类精度。

本发明授权一种基于维度变换的点云分类神经网络优化方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于维度变换的点云分类神经网络优化方法，其特征在于，所述点云分类神经网络包括特征提取模块和分类模块，所述特征提取模块由多组以相同顺序出现的神经网络层构成，每组重复出现的网络层的集合构成一个子模块； 所述优化方法包括： 获取待优化的点云分类神经网络； 在所述点云分类神经网络的特征提取模块中的各子模块之间均嵌入预先构建的维度变化模块；其中，所述维度变化模块用于通过高维投影的方式将被分类的点云特征非线性地变换到高维空间中，以提高被分类点云特征的线性可分性； 所述通过高维投影的方式将被分类的点云特征非线性地变换到高维空间中的步骤包括： 获取被分类的点云特征； 对所获取的点云特征进行线性重组，获得线性重组特征； 将所述线性重组特征进行分组，获得多组特征； 分别对各组特征进行非线性变换处理，获得高维特征集合； 将所述高维特征集合与所获取的点云特征在特征空间进行拼接，以获得具有高维特征的点云特征； 利用数据集对已嵌入所述维度变化模块的点云分类神经网络进行优化网络参数的训练，以获得优化后的点云分类神经网络。

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