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龙图腾网获悉北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利面向无人农机路径规划的农场三维点云语义分割方法及装置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：CN120147634B 。

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：202510218286.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权面向无人农机路径规划的农场三维点云语义分割方法及装置是由王昊;孟志军;张光强;胡书鹏;付卫强;尹彦鑫;陈竞平;杜经纬;单永超设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向无人农机路径规划的农场三维点云语义分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向无人农机路径规划的农场三维点云语义分割方法及装置。该方法包括：通过无人机获取农田的图像数据，并将图像数据转换为三维点云数据；将三维点云数据输入至农场三维点云语义分割模型中进行分类，得到不同点云对应的地物类型；农场三维点云语义分割模型通过以下步骤训练得到：基于三维点云数据获取多个点云数据子集，提取其中每一采样点的局部几何特征和全局语义信息；基于局部几何特征与全局语义信息确定采样点的预测类别；基于预测类别与真实类别训练深度学习模型，得到农场三维点云语义分割模型。本发明提供的面向无人农机路径规划的农场三维点云语义分割方法及装置，提升了农田场景中地物识别的精度。

本发明授权面向无人农机路径规划的农场三维点云语义分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向无人农机路径规划的农场三维点云语义分割方法，其特征在于，包括： 通过无人机获取农田的图像数据，并将所述图像数据转换为三维点云数据； 将所述三维点云数据输入至农场三维点云语义分割模型中进行分类，得到不同点云对应的地物类型；所述农场三维点云语义分割模型是通过以下步骤训练得到的： 基于三维点云数据获取多个点云数据子集； 提取所述点云数据子集中的每一采样点的局部几何特征和全局语义信息； 基于所述局部几何特征与所述全局语义信息确定所述采样点的预测类别； 基于所述预测类别与所述采样点的真实类别训练预设的深度学习模型，得到农场三维点云语义分割模型； 所述提取所述点云数据子集中的每一采样点的局部几何特征，包括： 基于K邻近算法获取每一采样点的所有邻域点； 基于所述采样点与所述采样点的邻域点获取所述采样点的局部空间特征；所述局部空间特征包括距离衰减指数和局部几何包围盒； 基于多层感知机对所述局部空间特征进行编码，得到所述采样点的局部几何特征； 提取所述点云数据子集中的每一采样点的全局语义信息，包括： 计算每一采样点的局部邻域空间与全局空间的体积比；所述局部邻域空间为所述采样点的所有邻域点所在的空间；所述全局空间为所述点云数据子集对应的空间； 基于所述体积比确定所述采样点的全局语义信息。

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