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龙图腾网获悉武汉港迪智能技术有限公司申请的专利一种基于点云深度学习的散货船只船体结构识别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：CN116863315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310645815.4，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于点云深度学习的散货船只船体结构识别方法是由陈奇;石先城;李恒;陈波;张涛;曹志俊设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云深度学习的散货船只船体结构识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于点云深度学习的散货船只船体结构识别方法，具体是采用激光雷达扫描得到港口装船、卸船作业的点云，过滤掉岸上部分，得到滤波后的点云；制定船只的点云的目标检测的标注规范；将点云输入到点云目标检测模型中进行训练，直到点云目标检测模型的损失函数达到收敛条件；点云目标检测模型识别输入的点云中的所有清晰可见的船只的点云，并对各船只的类别进行预测；制定散货船只的点云部件分割的标注规范；对3D框范围内的散货船只点云进行部件分割标注，对提取的含有船只的点云块，使用策略进行采样和坐标归一化；再将点云块输入到点云部件分割模型中进行训练，达到收敛条件时，点云部件分割模型预测出散货船只的船体结构。

本发明授权一种基于点云深度学习的散货船只船体结构识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云深度学习的散货船只船体结构识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采用激光雷达扫描得到港口装船、卸船作业的点云，过滤掉岸上的部分，得到滤波后的点云； S2：根据港口散货的作业场景，制定船只的点云的目标检测的标注规范； S3：把步骤S2中进行了目标检测的标注的船只的点云输入到点云目标检测模型中进行训练，直到点云目标检测模型的损失函数达到收敛条件； S4：把步骤S1滤波后的点云输入到步骤S3训练好的点云目标检测模型中，点云目标检测模型根据输入的清晰可见的船只的点云，采用3D框标记各船只，获得3D框的位置和对应的船只的类别； S5：根据3D框与散货作业机械的相对位置，以及3D框对应的船只的类别，取含有优先级最高的散货船只的点云的3D框； S6：根据港口散货作业场景和散货船只的类别，制定散货船只的点云部件分割的标注规范；利用步骤S5中得到的3D框的位置信息和类别信息，对3D框范围内的点云进行点云部件分割标注； S7：对经过点云部件分割标注后的散货船只的点云块，使用策略进行采样和坐标归一化； S8：把步骤S7采样和坐标归一化后的散货船只的点云块输入到点云部件分割模型中进行训练，直到模型的损失函数收敛为止； S9：利用训练好的点云部件分割模型对S7处理后的点云，分割出散货船只的三维结构；根据步骤S7中保留的每个点云块的归一化参数，使模型的预测结果还原到归一化之前的含有船只的点云块大小。

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