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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利基于自注意力全局特征增强的城市街道点云语义分割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：CN115147601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210768438.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于自注意力全局特征增强的城市街道点云语义分割方法是由张振鑫;陈器;陈思耘;温思远设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自注意力全局特征增强的城市街道点云语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自注意力全局特征增强的城市街道点云语义分割方法，包括：S1、输入一个城市街道大场景点数据作为下采样层，将从下采样层中提取的全局特征在自注意力全局特征编码模块的中进行基于自注意力的编码操作，并将其重映射到与输入特征通道匹配的一维向量中，得到通道自注意力值，再逐通道与原全局特征自适应增强；S2、通过全局语义映射模块将步骤S1中自注意力全局特征编码模块输出的特征进行转置及全连接，将输出各个类别存在的概率，通过各个类别概率组成的向量与真值形成多类别交叉熵损失，联合点标签维度的交叉熵损失对网络参数进一步优化。本发明关注到全局特征的城市街道场景，通过对全局特征逐通道增强，提升语义分割精度效果。

本发明授权基于自注意力全局特征增强的城市街道点云语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力全局特征增强的城市街道点云语义分割方法，其特征在于，包括： S1、输入一个城市街道大场景点数据作为下采样层，将从下采样层中提取的全局特征在自注意力全局特征编码模块的中进行基于自注意力的编码操作，并将其重映射到与输入特征通道匹配的一维向量中，得到通道自注意力值，再逐通道与原全局特征自适应地增强； 自注意力全局特征编码模块包括自注意力编码层和特征通道强化层； 将自注意力编码层得到的特征执行公式3操作，得到1×r维向量； 将得到的1×r维向量通过Sigmoid函数映射到0-1范围内，形成通道注意力，然后将该通道注意力与逐通道相乘再相加，从而达到全局特征中信息增强的作用； S2、通过全局语义映射模块将步骤S1中自注意力全局特征编码模块输出的特征进行转置及全连接，将输出各个类别存在的概率，通过各个类别概率组成的向量与真值形成多类别交叉熵损失，联合点标签维度的交叉熵损失对网络参数进一步优化； 形成的多标签分类的普通交叉熵损失中的点云语义标签损失与场景语义标签损失不在同一个量级，因此采用下式方法进行调节： 6； 通过公式6利用超参数m，能对两个维度损失函数进行规整计算，其中是普通交叉熵损失，是点维度的损失； S1具体为： S1.1、先将下采样层提取的全局特征作为在自注意力编码层中的输入模块，通过三次公式1中线性变换函数及激活函数将全局特征重映射到128×维、128×维及128×维； S1.2、通过Softmax激活函数计算得出自注意力值，再与之前提取的全局特征进行通道维度相乘操作，通过将张量先进行累加操作，再平铺到与原特征相同的维度； S1.3、与执行连接操作，得到的特征图经过MLP后进入特征通道强化层得到与输入维度一致； 其中，公式如下： 1； 2。

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