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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于图论的单木点云枝叶分离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：CN115187979B 。

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：202210642833.2，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于图论的单木点云枝叶分离方法是由李世华;田志林设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图论的单木点云枝叶分离方法在说明书摘要公布了：本发明属于地面激光雷达点云数据处理技术领域，具体涉及一种基于图论的单木点云枝叶分离方法。本发明基于地面激光雷达获取的多站扫描单木点云数据，依次经历构建图、分层聚类、初始枝干提取和最终枝干提取，建立用于区分单木点云枝叶组分的单木点云枝叶分离方法。本发明充分利用了图的最短路径信息，不依赖先验知识和机器学习，在保证分类精度的同时具有精简高效的特点，为单木点云进行枝叶分离提供了一种新的思路，并可进一步应用于森林参数提取、智慧林业、植被辐射传输建模等领域。

本发明授权一种基于图论的单木点云枝叶分离方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图论的单木点云枝叶分离方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建图：将离散单木点云连成一张无向带权连通图G； 步骤2、分层聚类：以分层切图的方式对原始单木点云tree_cloud进行聚类； 2-1、最短路径提取：采用单源最短路径算法从步骤1得到的图G中提取每个点到根节点的最短路径信息路，路径序列path_list和路径长度path_dis； 2-2、路径长度分层：基于路径长度path_dis对原始单木点云tree_cloud进行分层，分层间距interval_D＝treeHight30，通过在图G中删除位于分层边界上的边实现，经过分层切边操作，图G的连通分量对应的点云即为聚类结果； 步骤3、初始枝干提取：提取步骤2聚类结果中特征显著的枝干类簇； 步骤4、最终枝干提取：以步骤3得到的初始枝干点为种子点，通过区域增长的方式提取特征不显著处的枝干点云，具体为： 4-1、种子点补充：将初始枝干点及其路径序列path_list上的所有点均作为种子点； 4-2、区域增长： 4-2-1.创建种子点集合L和枝干点集合F，然后将上述步骤4-1的种子点放入L和F； 4-2-2.如果Dpp′0.25*interval_D且Drp′Drp，则将p′加入临时集合temp_L；其中p为L中一点，p′为p在未删除边的原始图G上相邻且不在F中的点，Dpp′表示p到p′的距离，Drp和Drp′分别表示p和p′到根节点的最短路径距离path_dis； 若temp_L中有点，更新L＝temp_L，并将temp_L中的点放入F，重新执行4-2-2； 若temp_L中没有点，则增长结束； 4-3、集合F中的点即为枝干点云，F的补集tree_cloud-F即为叶片点云。

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