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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于深度学习的盾构渣土三维点云分割及体积计算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：CN120747138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511143125.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于深度学习的盾构渣土三维点云分割及体积计算方法是由方勇;覃少杰;王潇;杨勤正设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的盾构渣土三维点云分割及体积计算方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于深度学习的盾构渣土三维点云分割及体积计算方法，属于深度学习、盾构技术领域，方法包括：S1.点云数据采集、预处理及样本标注；S2.深度学习分割模型构建及训练；S3.渣土点云分割；S4.渣土体积计算。本发明采用4种序列化方式实现点云注意力的高效交互，避免了点云无序性对计算的影响。

本发明授权基于深度学习的盾构渣土三维点云分割及体积计算方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的盾构渣土三维点云分割及体积计算方法，其特征在于，包括： S1.点云数据采集、预处理及样本标注；通过线激光雷达扫描经过的渣土运输轨道车，采集包含渣土斗及渣土表面的三维点云数据；对三维点云数据进行自动判定存储处理，得到初始渣土点云数据；基于初始渣土点云数据，人工标注其中渣土表面点、背景点及噪点，得到标注后的渣土点云样本数据集； S2.深度学习分割模型构建及训练；构建包含编码器‑解码器结构的基于深度学习的渣土分割模型，编码器包含下采样模块及Transformer block，Transformer block包含法向量相对位置编码模块及序列化点注意力交互模块，解码器包含上采样模块及Upsample block；使用标注后的渣土点云样本数据集对基于深度学习的渣土分割模型进行训练，得到训练完成的基于深度学习的渣土分割模型； S3.渣土点云分割；将初始渣土点云数据输入训练完成的基于深度学习的渣土分割模型，依次经过数据初始化、特征提取、下采样、上采样处理，得到剔除背景点及噪点的渣土表面点云数据； S4.渣土体积计算；以单个渣土斗为计算单元，基于剔除背景点及噪点的渣土表面点云数据划分单位立方体并计算体积，结合渣斗实际尺寸构造虚拟平面修正体积结果，得到渣土实际装载体积； S2中法向量相对位置编码模块具体处理过程为：接收点云特征图及点云法向量，将点云法向量经MLP层映射为特征向量，通过交叉注意力模块与点云特征图融合，再依次经过3D稀疏卷积、Linear层、LayerNorm层形成相对位置编码向量，通过跳跃连接融合法向量特征与相对位置编码向量，输出处理结果； S2中序列化点注意力交互模块具体处理过程为：对输入特征图经Linear层及LayerNorm层调整后，通过Z‑Index、Hilbert、Spiral、Cantor四种空间填充曲线进行序列化，将序列化后的特征通道压缩至原始通道数，经SMHA层计算注意力，再依次通过Linear层、LayerNorm层、MLP层，输出处理结果。

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