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龙图腾网获悉广东烟草梅州市有限公司申请的专利一种基于U-Net与图神经网络的烟田轮廓提取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：CN120833555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511333371.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于U-Net与图神经网络的烟田轮廓提取方法是由张弘韬;辛河;魏凯敏设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U-Net与图神经网络的烟田轮廓提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于U‑Net与图神经网络的烟田轮廓提取方法，属于农业信息技术与地理空间数据处理技术领域，包括：采集目标烟田区域的GPS点云数据，进行网格划分，构建体素网格；利用U‑Net编码器对体素网格中的数据进行多尺度特征提取，采用k近邻算法构建动态图结构；在U‑Net的瓶颈层引入多头图注意力和时序模块，对动态图结构进行特征增强，输入到U‑Net解码器，输出对应层的高分辨率概率图，与解码器对应层的特征进行融合，重新输入U‑Net解码器中，获得烟田边界的概率图，对所述烟田边界的概率图进行自适应阈值分割以及节点分类，根据节点分类结果获得最终烟田边界。本发明的方法显著提高了烟田轮廓提取的精度。

本发明授权一种基于U-Net与图神经网络的烟田轮廓提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于U-Net与图神经网络的烟田轮廓提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标烟田区域的GPS点云数据并进行清洗，获得清洗后的数据； 对所述清洗后的点云数据进行网格划分，构建体素网格； 利用U-Net编码器对所述体素网格中的数据进行多尺度特征提取，基于提取的特征，采用k近邻算法构建动态图结构； 在U-Net的瓶颈层引入多头图注意力和时序模块，对所述动态图结构进行特征增强； 将增强后的特征作为U-Net解码器的输入，输出对应层的高分辨率概率图； 将对应层的高分辨率概率图与解码器对应层的特征通过跳跃连接进行融合，并将融合后的特征映射回体素网格，重新输入U-Net解码器中； U-Net解码器输出的每个体素作为烟田边界的概率图，对所述烟田边界的概率图进行自适应阈值分割以及节点分类，根据节点分类结果获得最终烟田边界； 在U-Net的瓶颈层引入多头图注意力和时序模块，对所述动态图结构进行特征增强的过程包括： 基于多头图注意力对动态图结构中的节点特征进行更新，节点特征更新公式为： ， 其中，为节点在第层的更新后特征向量，为节点在第层的特征向量，表示节点的邻居节点集合，为可学习的权重矩阵，为节点间的注意力系数； 在U-Net的瓶颈层引入多头图注意力和时序模块，对所述动态图结构进行特征增强的过程还包括： 引入嵌入时序模块，捕捉历史点云数据的时序依赖关系，公式为： ， 其中，Temb为时间戳的位置编码，HGNN为GNN模型输出特征，为时序依赖关系。

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