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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种增强车辆边界感知和全局分割能力的三维点云语义分割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：CN119942114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510008126.1，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种增强车辆边界感知和全局分割能力的三维点云语义分割系统是由杜荣华;李宗;张金来;胡林;伍文广;张志勇;李奇奇;许都设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种增强车辆边界感知和全局分割能力的三维点云语义分割系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种增强车辆边界感知和全局分割能力的三维点云语义分割系统，用以解决相邻物体或者相似物体分割时边界划分模糊，全局语义混淆等难题。本发明基于一种新的基于分层SuperpointTransformer架构，其主要由五个部分构成：1用于处理层级初始点云的多层感知机MLP和相对位置编码；2局部特征增强模块；3双重注意力特征提取模块；4用于多尺度特征融合的大核卷积层级融合网络；5用于3D点云分割的线性层分类头。其中双重注意力模块包括空间坐标注意力、稀疏自注意力和多重部分卷积。本发明使用S3DIS,KITTI‑360,DALES数据集验证，与最先进的算法比较表明，平均分割精度有显著提升。

本发明授权一种增强车辆边界感知和全局分割能力的三维点云语义分割系统在权利要求书中公布了：1.一种增强车辆边界感知和全局分割能力的三维点云语义分割系统，其特征在于，基于一种新的基于分层SuperpointTransformer框架，该框架主要由五个部分构成： 1用于层级初始点云处理的多层感知机MLP和相对位置编码模块； 2用于提高边界敏感度的局部特征增强模块； 3用于超点特征提取的双重注意力模块，由三部分组成：空间坐标注意力机制、稀疏自注意力机制和多重部分卷积； 空间坐标注意力学习局部边界细节特征的方向差异，空间坐标注意力通过自适应均值池化操作提取水平方向节点特征和垂直方向节点特征垂直方向和水平方向的节点特征表达公式如下： 将两种特征进行通道级拼接，经过轻量级卷积层F1X1处理后，再通过非线性激活函数δ生成方向注意力图；接着再分别经过轻量级卷积层F1X1和Sigmoid激活函数形成垂直注意力权重和水平注意力权重最终得到坐标注意力输出的公式表达如下： 稀疏自注意力学习局部边界信息和全局语义信息；稀疏自注意力的注意力图表示如下： 其中，⊙表示逐元素相乘，表示当前节点的邻居集合，利用softmax函数和VT加权得到注意力图，然后通过邻居特征聚合以及多头共享归一化权重；最终，稀疏自注意力机制的输出的公式表达如下: 其中，k代表第k个注意力头，代表邻居节点的索引集合； 多重部分卷积通过通道选择来选取重要特征，单个部分卷积公式如下所示： 其中，K和L代表卷积核的宽度和高度，i和j是体素高度和宽度上的遍历索引；wk,l代表卷积核权重，是输入特征；mi,j是掩膜值，用来判断输入特征是否有效；是多重部分卷积模块的输出； 4用于层级特征融合的大核卷积多尺度融合模块； 5用于3D点云语义映射的线性分类器。

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