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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种多尺度上下文特征的激光点云语义分割方法及系统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：CN116109836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211592616.3，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种多尺度上下文特征的激光点云语义分割方法及系统是由刘富春;陈旭健设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度上下文特征的激光点云语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多尺度上下文特征的激光点云语义分割方法及系统，方法包括：S1、获取原始激光点云，对点云进行预处理，提取点云初始特征，得到待分割的有效点云；S2、通过球面投影公式将激光点云变换为距离图像；S3、将距离图像输入多尺度上下文特征融合模块，使用多个卷积核对距离图像进行卷积运算，得到64维特征图fM；S4、编码器对fM进行编码，解码器拼接距离图像深层特征和边缘特征得到输出结果；计算输出结果的每一种语义标签概率，取最大概率语义标签作为距离图像的语义分割结果；S5、将结果逆映射回三维空间，完成激光点云语义分割。本发明较好地保留了低维空间上点云特征，提高了点云语义平均交并比值，改善了激光点云的分割结果。

本发明授权一种多尺度上下文特征的激光点云语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多尺度上下文特征的激光点云语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从点云数据集或激光传感器获取原始激光点云，对激光点云进行预处理，提取点云初始特征，得到待分割的有效点云； S2、使用球面投影公式对有效点云进行变换，得到有效点云对应的距离图像； S3、将距离图像输入至多尺度上下文特征融合模块，使用多个卷积核对距离图像进行卷积运算，得到距离图像64维中间特征图fM；多尺度上下文特征融合模块包括两组不同尺度的卷积核和一组残差网络结构； 在第一组卷积核中，包括3个尺寸分别为3×3、5×5、7×7的卷积核，分别对距离图像做卷积运算，获得不同尺度下的距离图像特征图，并把3张特征图进行拼接、逐点卷积，得到维度为32的特征图f21； 残差网络结构以特征图f21为输入，提高距离图像特征图的维度，获得64维特征图f22； 在第二组卷积核中，以特征图f22为输入，分别使用3个卷积核对特征图f22进行卷积变换，获得64维距离图像中间特征图fM，其中，第一个卷积核的尺寸是3×3，膨胀系数是1；第二个卷积核的尺寸是3×3，膨胀系数是2；第三个卷积核的尺寸是2×2，膨胀系数是2； S4、将64维中间特征图fM输入至编码器-解码器模块，编码器对特征图fM进行编码，解码器拼接距离图像深层特征和边缘特征得到距离图像的输出结果；使用Softmax函数计算输出结果的每一种语义标签的概率，取最大概率的语义标签作为距离图像的语义分割结果； S5、将语义分割结果逆映射回三维空间，得到激光点云的语义标签，完成激光点云语义分割。

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