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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种基于多尺度的三维点云数据分类方法、装置、终端设备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：CN119339134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411380716.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多尺度的三维点云数据分类方法、装置、终端设备及存储介质是由王兴华;董晗拓;黄伟杰;孙强;祁含;王流火;王彦峰;胡苏凯;黄威;朱文卫;郭金根设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度的三维点云数据分类方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度的三维点云数据分类方法、装置、终端设备及存储介质，获取待测变电站的三维点云数据；对三维点云数据进行单体化提取，获得若干单体设备的单体点云数据；对每一单体点云数据进行多尺度特征提取，获得每一单体点云数据对应的多尺度特征金字塔结构；对每一多尺度特征金字塔结构进行局部尺度特征融合，获得每一多尺度特征金字塔结构对应的点特征表达；对每一点特征表达进行跨尺度特征融合，获得多尺度几何特征；对每一三维点云数据对应的多尺度几何特征进行分类，获得每一三维点云数据对应的分类结果。相比于现有技术简单地基于标签标记进行深度学习，本发明提高了变电站复杂场景下繁杂三维点云设备类别的识别精确度。

本发明授权一种基于多尺度的三维点云数据分类方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度的三维点云数据分类方法，其特征在于，包括： 获取待测变电站的三维点云数据；其中，所述待测变电站包括若干单体设备； 对所述三维点云数据进行单体化提取，获得若干单体设备的单体点云数据； 对每一所述单体点云数据进行多尺度特征提取，获得每一所述单体点云数据对应的多尺度特征金字塔结构；其中，所述对每一所述单体点云数据进行多尺度特征提取，获得每一所述单体点云数据对应的多尺度特征金字塔结构，包括：基于最远点采样技术和K最近邻聚合，按预设的降采样率，对每一所述单体点云数据进行多尺度降采样，获得每一所述单体点云数据对应的多尺度点云分布结构；其中，所述多尺度点云分布结构包括多个尺度对应的点云分布结构，每一尺度对应的点云分布结构中的三维点云形状相同且三维点云点数量不同；在每一所述多尺度点云分布结构中，对每一尺度对应的点云分布结构进行特征提取，获得每一尺度对应的局部几何特征，将所有尺度对应的局部几何特征汇总，获得每一所述单体点云数据对应的多尺度特征金字塔结构； 对每一所述多尺度特征金字塔结构进行局部尺度特征融合，获得每一所述多尺度特征金字塔结构对应的点特征表达；其中，所述对每一所述多尺度特征金字塔结构进行局部尺度特征融合，获得每一所述多尺度特征金字塔结构对应的点特征表达，包括：在每一所述多尺度特征金字塔结构中，在每一尺度对应的特征金字塔结构内，对每一点执行特征表达生成操作，直至所有的点全部执行所述特征表达生成操作，汇总每一点生成的局部特征表达，获得每一所述多尺度特征金字塔结构对应的点特征表达；其中，特征表达生成操作，具体为：生成当前点对应的查询点特征，并基于查询点特征和可学习权重矩阵，生成查询向量；根据当前点的坐标，确定邻居点；生成所述邻居点对应的邻居点特征，并基于邻居点特征和可学习权重矩阵，生成关键字矩阵；基于关键字矩阵和查询向量，生成当前点的局部特征表达； 对每一所述点特征表达进行跨尺度特征融合，获得每一所述点特征表达对应的多尺度几何特征； 对每一所述三维点云数据对应的多尺度几何特征进行分类，获得每一所述三维点云数据对应的分类结果。

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