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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利基于轻量级神经网络的古建筑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：CN116402995B 。

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：202310191592.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于轻量级神经网络的古建筑点云语义分割方法及系统是由张瑞菊;薛雅倩;王坚;赵江洪;庞蕾设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量级神经网络的古建筑点云语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于轻量级神经网络的古建筑点云语义分割方法及系统，包括：构建具有编码器‑解码器结构的神经网络，通过自蒸馏模块对神经网络进行压缩，生成初始轻量级神经网络，其中，编码器利用局部特征聚合模块来提取特征信息；获取古建筑点云数据样本集作为初始轻量级神经网络的输入，进行网络训练，并通过引入对比边界学习模块，利用随机采样对点云进行下采样，构建轻量级神经网络；基于轻量级神经网络，以待测点云数据作为网络输入，得到点云语义分割结果；本发明在保持较高的语义分割精度的同时，又提升了语义分割算法的效率，减少对设备的要求，是进行大规模古建筑点云语义分割的有效解决方案。

本发明授权基于轻量级神经网络的古建筑点云语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于轻量级神经网络的古建筑点云语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建具有编码器-解码器结构的神经网络，通过自蒸馏模块对所述神经网络进行压缩，生成初始轻量级神经网络，其中，所述编码器利用局部特征聚合模块来提取特征信息； 获取古建筑点云数据样本集作为所述初始轻量级神经网络的输入，进行网络训练，并通过引入对比边界学习模块，利用随机采样对点云进行下采样，构建轻量级神经网络； 基于所述轻量级神经网络，以待测点云数据作为网络输入，得到点云语义分割结果； 在构建神经网络的过程中，所述编码器由自注意力卷积集成模块和局部空间编码模块组成，其中，所述自注意力卷积集成模块用于对浅层特征和深层特征加权进行融合，点云通过每一层的所述局部特征编码模块丰富与学习点的特征； 在生成初始轻量级神经网络的过程中，所述自蒸馏模块用于通过限制每个小批次样本的一半与前一个迭代相吻合来重新安排顺序采样，同时，其余的一半将与即将到来的迭代相吻合，之后，前一半的小批次对上一次迭代中产生的软目标进行即时提炼，实现对所述神经网络进行压缩； 在通过对比边界学习模块对点云进行下采样的过程中，通过在多个尺度上进行探查，在每个子采样进行子场景标注，利用子抽样程序来迭代确定标签，进而实现获取学习边界区域周围的特征，增强跨边界的特征识别能力。

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