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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利铁路悬链线的提取及重建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：CN116206124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211646012.2，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权铁路悬链线的提取及重建方法是由王金虎;周梅;张乐乐;陈林生;张慧静;杨洲;陈玖英;李传荣设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本铁路悬链线的提取及重建方法在说明书摘要公布了：本公开提供一种铁路悬链线的提取及重建方法，包括：获取铁路悬链线、塔架和地面点分别对应的几何结构信息，得到初始点云数据；将初始点云数据输入双分支深度学习网络模型，提取初始点云数据中每个点的局部特征和全局特征以及点之间的邻域特征；分别将每个点对应的局部特征、全局特征和邻域特征进行拼接，得到该点的高维特征；基于高维特征识别悬链线对应的点云数据，并基于随机抽样一致模型根据悬链线对应的点云数据重建悬链线。该方法能够高效准确实现铁路悬链线的提取及重建方法。

本发明授权铁路悬链线的提取及重建方法在权利要求书中公布了：1.一种铁路悬链线的提取及重建方法，其特征在于，包括： 获取铁路悬链线、塔架和地面点分别对应的几何结构信息，得到初始点云数据； 将所述初始点云数据输入双分支深度学习网络模型，提取初始点云数据中每个点的局部特征和全局特征以及点之间的邻域特征；其中，述双分支深度学习网络模型包括几何特征提取模块、PointNet模块以及邻域信息聚合模块，其中，所述几何特征提取模块与PointNet模块连接构成一条分支，所述邻域信息聚合模块构成另一条分支；所述提取初始点云数据中每个点的局部特征和全局特征以及点之间的邻域特征，包括：利用所述几何特征提取模块提取所述初始点云数据中每个点的局部几何特征；利用所述PointNet模块对每个点的局部几何特征进行输入变换和特征变换，得到该点的局部特征； 分别将所述每个点的局部特征、全局特征和邻域特征进行拼接，得到该点的高维特征； 基于所述高维特征识别所述悬链线对应的点云数据，并基于随机抽样一致模型根据所述悬链线对应的点云数据重建所述悬链线； 所述铁路悬链线的提取及重建方法还包括：训练所述双分支深度学习网络模型；其中，训练所述双分支深度学习网络模型包括：获取训练数据集；对所述训练数据集进行数据增强，并对所述训练数据集中的地面点数据进行下采样，得到优化后的训练数据集；利用优化后的训练数据集训练所述双分支深度学习网络模型。

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