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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利三维点云目标检测及异常状态评估方法、系统和设备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：CN120147909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510607954.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权三维点云目标检测及异常状态评估方法、系统和设备是由毛建旭;伍明珠;王耀南;刘彩苹;陶梓铭;贺振宇;易俊飞;余俊龙;张辉;朱青设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维点云目标检测及异常状态评估方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三维点云目标检测及异常状态评估方法、系统和设备，采集电力场景中目标设备的三维点云数据，进行数据标注与划分，制作电力场景目标检测数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；构建三维目标检测及异常状态评估模型，将电力场景目标检测数据集中的训练集输入三维目标检测模型进行训练，利用多任务损失函数对模型进行参数优化，直至模型收敛，完成模型训练；将测试集输入训练好的电力场景三维目标检测模型，评估模型的检测性能，验证模型的有效性。为电力设备的智能运维提供了可靠的数据支撑，有助于提升电力系统的运行安全性和稳定性，同时降低人工巡检的成本，推动电力行业向智能化、无人化转型发展。

本发明授权三维点云目标检测及异常状态评估方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.三维点云目标检测及异常状态评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：搭建基于激光雷达的电力场景三维感知平台，采集电力场景中的目标设备的三维点云数据，对采集的三维点云数据进行数据标注与划分，制作电力场景目标检测数据集，并划分为训练集、验证集和测试集； S200：构建三维点云目标检测及异常状态评估模型，模型包括点集抽取模块、基于局部上下文的特征细化模块、质心预测和聚合模块、检测头和异常状态评估模块； S300：将电力场景目标检测数据集中的训练集输入三维点云目标检测及异常状态评估模型，通过点集抽取模块处理多传感器融合后的点云数据，提取点云数据的局部结构和点对点关系；点集抽取模块包括多个集合抽象层，每个集合抽象层包括采样层、分组层和点网层； S400：基于局部上下文的特征细化模块利用扩展边界框上下文线索提取目标特征，通过共享多层感知机和双线性正则化块增强特征表达能力；在每个集合抽象层后加入基于局部上下文的特征细化模块，局部上下文的特征细化模块包括局部上下文融合块和全局双线性正则化块; S500：通过上下文质心预测模块获取目标的核心位置，并结合扩展边界框内的代表性点估计实例中心偏移量，利用聚合模块进一步提升对点云目标的全局和局部特征的捕获能力；S500包括： S510：显式预测点云中各点到目标实例中心的偏移量，并通过正则化约束最小化预测不确定性； S520：对于移位的代表性质心点，利用Point-Net++模块来学习每个实例的潜在表示，将相邻点转换为以质心为原点的局部规范坐标系，再通过共享MLP提取逐点特征，通过对称函数聚合点特征； S600：通过检测头及异常状态评估模块实现目标类别和状态的精准预测，分类异常状态并量化评估； S700：利用多任务损失函数、训练集和验证集对模型进行参数优化，直至模型收敛，完成模型训练，将测试集输入训练好的模型，评估模型的检测性能，对测试集中的数据进行评估，得到测试结果。

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