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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于深度神经网络和最小生成树算法的树木真实骨架点提取方法、系统、终端及存储介质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：CN121095579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511641964.9，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于深度神经网络和最小生成树算法的树木真实骨架点提取方法、系统、终端及存储介质是由王伟玺;金鹏宇;黄俊杰;汤圣君;李耀宇;谢林甫;李晓明;郭仁忠设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络和最小生成树算法的树木真实骨架点提取方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于光学工程技术领域，公开了一种基于深度神经网络和最小生成树算法的树木真实骨架点提取方法、系统、终端及存储介质，包括：获取原始点云数据；基于深度神经网络对所述原始点云数据进行预测，获取每个点云的向量、半径以及类别信息；根据每个点云的向量、半径以及类别信息，对所述原始点云数据进行中心化处理，并利用最小生成树算法进行初始骨架提取，得到初始骨架点；对所述初始骨架点进行简化和平滑处理，并基于欧氏聚类的真实骨架点更新方法更新得到真实骨架点；输出所述真实骨架点。本发明提高了树木真实骨架点提取精度，提升了树木模型的重建精度。

本发明授权一种基于深度神经网络和最小生成树算法的树木真实骨架点提取方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络和最小生成树算法的树木真实骨架点提取方法，其特征在于，包括： 获取原始点云数据； 基于深度神经网络对所述原始点云数据进行预测，获取每个点云的向量、半径以及类别信息； 根据每个点云的向量、半径以及类别信息，对所述原始点云数据进行中心化处理，并利用最小生成树算法进行初始骨架提取，得到初始骨架点； 对所述初始骨架点进行简化和平滑处理，并基于欧氏聚类的真实骨架点更新方法更新得到真实骨架点； 输出所述真实骨架点； 所述对所述初始骨架点进行简化和平滑处理，包括： 采用子树比率方法对所述初始骨架点中不满足条件的树枝的骨架点进行过滤； 基于树枝长度规则的错误数据清除策略对过滤后的骨架点中的错误数据进行清除，得到简化后的骨架点； 初始化所述简化后的骨架点的根节点，将所述根节点作为骨架的起点； 从所述骨架的起点开始，通过深度优先的方式遍历骨架图，直到每条路径的叶节点，当发现分叉点或路径结束，将当前路径定义为骨架段，得到单条骨架提取结果； 对提取的单条骨架的每个骨架段进行逐点遍历，针对每个骨架点，在窗口内计算邻域点的平均值，并根据所述平均值更新骨架点的坐标为平滑后的结果，得到平滑后的初始骨架点； 所述基于欧氏聚类的真实骨架点更新方法更新得到真实骨架点，包括： 根据预设的骨架点半径阈值对所述平滑后的初始骨架点进行区分，得到主要树干的骨架点和中间层枝干的骨架点； 将所述主要树干的骨架点作为待更新的初始骨架点； 基于欧氏聚类的真实骨架点更新方法对所述待更新的初始骨架点进行更新，得到所述真实骨架点； 所述基于欧氏聚类的真实骨架点更新方法对所述待更新的初始骨架点进行更新，得到所述真实骨架点，包括： 根据所述待更新的初始骨架点对所述原始点云数据进行欧氏聚类，形成点云簇的集合； 计算所述点云簇的集合中的每个点云簇的质心位置，并将所述质心位置作为更新后的骨架点位置； 将所述待更新的初始骨架点中每个骨架点位置更新为对应的点云簇的质心位置，得到所述真实骨架点。

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