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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利一种车载点云杆状物实例分割方法及计算机可读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：CN116843701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310672472.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种车载点云杆状物实例分割方法及计算机可读介质是由涂静敏;严进;沈阳;李婕;姚剑设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车载点云杆状物实例分割方法及计算机可读介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种车载点云杆状物实例分割方法及计算机可读介质。本发明点云体素化，并确定体素属性；以体素为节点，连接体素的八邻域为边，体素中心点间的欧式距离为边权重，构建图割优化模型，得到能量函数最优化时的粗分割结果；利用自采集数据集来训练PointNet++网络模型，从中得到出原始输入点云的32维深度特征；在粗分割结果中找到粘连杆状地物连接区域，确定缓冲区域；以缓冲区域中的点为节点，k近邻内的点为邻域构建边，高维深度学习特征距离为边权重，构建图割优化模型，得到最终的精分割结果。本发明极大程度的保留点云边界信息，利用能量函数最小化来实现分割结果的全局最优化，且有效地实现粘连杆状地物精细化分割。

本发明授权一种车载点云杆状物实例分割方法及计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种车载点云杆状物实例分割方法，其特征在于： 包括以下步骤： 步骤1：将车载点云根据空间位置迭代划分为多个体素，并获取每个体素的中心点坐标，计算任意两个体素的中心点坐标的欧式距离以表征任意两个体素之间的欧式距离； 步骤2：结合多个体素、体素之间的欧式距离构建基于体素的图割模型； 步骤3：构建能量函数模型，以能量函数模型的最小化作为优化求解目标，通过穷举算法优化求解，得到优化求解后粗分割第一杆状地物、优化求解后粗分割的第二杆状地物； 步骤4：结合多个体素构建缓冲区； 步骤5：通过PointNet++网络进行粘连杆状地物的精细化分割； 其中，所述步骤2具体如下： 定义待分割的第一杆状地物、待分割的第二杆状地物； 待分割的第一杆状地物的杆状结构的体素集合定义为； 待分割的第二杆状地物的杆状结构的体素集合定义为； 定义为的种子区域； 定义为的种子区域； 、的属性值均标记为N； 除开的剩余体素集合、除开的剩余体素集合共同构成剩余待分割体素集合，定义为； 的属性值标记为0； 其中，为待分割的杆状地物的所有体素集合，获取待分割的杆状地物的所有体素集合中每个体素的多个三维坐标； 将剩余待分割体素集合的每个待分割体素依次分割至待分割的第一杆状地物或待分割的第二杆状地物，即为剩余待分割体素集合的每个待分割体素分配类别标签，判定属于、，具体如下： 将中每个体素的多个三维坐标通过均值计算得到中每个体素的中心点三维坐标； 将中每个体素的多个三维坐标通过均值计算得到中每个体素的中心点三维坐标； 将中每个体素的多个三维坐标通过均值计算得到中每个体素的中心点三维坐标； 将中每个体素的中心点三维坐标进行均值计算得到的中心点三维坐标，定义为； 将中每个体素的中心点三维坐标进行均值计算得到的中心点三维坐标，定义为； 构建图模型的节点集合，定义如下： 其中，表示图模型的节点集合，C表示中每个体素的中心点三维坐标； 构建图模型的边的集合，定义如下： ={t-links，n-links} 其中，表示图模型的边的集合，t-links表示C中任意体素的中心点与或连接的边的集合，n-links表示C中任意体素的中心点与其邻域体素中心点之间的边的集合； 构建图模型的边的权重集合，图模型的边的权重集合中每个边的权重为中任意体素之间的欧式距离。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖北工业大学，其通讯地址为：430068 湖北省武汉市洪山区南李路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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