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龙图腾网获悉山东高速集团有限公司;山东大学申请的专利基于无人机三维点云轻量级语义分割路侧标识牌识别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：CN120451834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510535713.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于无人机三维点云轻量级语义分割路侧标识牌识别方法是由马川义;郭峰;郭子妍;周鹏;张宁;崔立桩;王洁;韩宏欣设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机三维点云轻量级语义分割路侧标识牌识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于无人机三维点云轻量级语义分割的路侧标识牌识别方法，属于智慧交通技术领域。该方法包括：通过自适应飞行控制优化点云采集路径；采用RSPAE算法增强点云局部几何特征；将点云转换为三通道融合图像深度图、强度图、局部深度方差图；利用双分支神经网络提取多尺度特征，通过GFM和CFM模块融合对齐特征；轻量解码器恢复高精度语义分割图；结合地理配准与多帧冗余抑制生成最终识别结果；基于MLP评分器和马氏距离实现状态评估与异常检测。本发明在复杂场景下显著提升分割精度、推理速度与定位精度，适用于嵌入式设备部署，解决了现有技术效率低、漏检率高的问题。

本发明授权基于无人机三维点云轻量级语义分割路侧标识牌识别方法在权利要求书中公布了：1.基于无人机三维点云轻量级语义分割的路侧标识牌快速识别方法，其特征为：包括以下步骤： 步骤1：自适应飞行控制与点云采集：构建融合视觉感知模块与目标密度反馈的飞行控制模型，基于热力图和点云统计信息生成的空间目标密度函数，通过优化飞行高度、航向角和飞行速度动态调整采集路径； 步骤2：点云自适应增强：使用RSPAE算法基于局部密度与曲率计算增强优先度，对关键区域局部几何微调； 步骤3：多通道图像生成：将增强后的点云转换为由深度图，强度图，局部深度方差图构成的三通道融合图像； 步骤4：图像级特征提取：融合图像输入双分支神经网络，通过CNN分支和Mamba分支提取局部几何特征与全局语义上下文特征； 步骤5：特征融合与对齐增强：通过全局融合模块调节通道权重，并通过跨特征融合模块的Transformer注意力结构进行上下文补偿，生成多尺度对齐特征； 步骤6：轻量解码器恢复语义图：将融合特征输入两层结构的解码器，完成上采样，卷积与预测，输出原始分辨率语义分割图； 步骤7：语义反投影与地理配准：将语义分割图反投影至点云坐标系，结合无人机位姿矩阵及误差最小化目标函数优化配准精度，融合多帧生成冗余抑制结果； 步骤8：状态评分与分类：输入语义点云结果进入评分与识别模块，以实现对路侧标识牌的目标类别判定与完好性状态评估。

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