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龙图腾网恭喜安徽大学;南京航空航天大学申请的专利基于卷积与注意力结合的变电站场景三维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：CN119559402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510116899.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于卷积与注意力结合的变电站场景三维语义分割方法是由吴巧云;夏宇;汪俊;易程设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积与注意力结合的变电站场景三维语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积与注意力结合的变电站场景三维语义分割方法，包括以下步骤：S1、对变电站场景中的三维点云数据进行区域和类别划分，并对不同类别设置语义标签，根据区域划分训练集和测试集，构成三维语义分割数据集；S2、基于卷积和注意力机制结合模块构建三维语义分割模型，用以预测变电站数据集中点云数据语义标签；S3、确定损失函数以及参数优化器，结合三维语义分割数据集训练三维语义分割模型；S4、基于训练后的三维语义分割模型对变电站场景中点云数据进行语义分割。本发明相比于现有的三维语义分割方法，可有效提高三维语义分割的准确性，实现对变电站场景点云数据的准确语义分割。

本发明授权基于卷积与注意力结合的变电站场景三维语义分割方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积与注意力结合的变电站场景三维语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对变电站场景中的三维点云数据进行区域和类别划分，并对不同类别设置语义标签，根据区域划分训练集和测试集，构成三维语义分割数据集；S2、基于卷积和注意力机制结合模块构建三维语义分割模型，用以预测变电站数据集中点云数据语义标签；具体包括：采用PointNeXt网络作为用于点云数据的特征学习的主干网络构建三维语义分割模型；所述主干网络包括一个MLP层和四个下采样模块组成，每个下采样模块包括卷积和注意力机制结合模块和PointNeXt中的倒瓶颈MLP模块；其中，卷积和注意力机制结合模块作为特征提取模块，用于提取点云数据的局部和全局特征；倒瓶颈MLP模块用于丰富得到的特征；卷积和注意力机制结合模块提取特征的过程为：对于输入点云进行采样和分组：通过最远点采样法选取中心点，通过球查询算法查找每个中心点的邻域，将输入点云划分为若干个大小相同的邻域；通过局部特征提取模块LFE提取各个邻域的局部特征lf；将局部特征lf、邻域点的特征nf以及邻域点相对于中心点的相对位置pr输入到全局特征提取模块GFE中进一步提取全局信息得到全局特征gf；将局部特征lf和全局特征gf进行逐元素相加得到最终的输出特征值f；S3、确定损失函数以及参数优化器，结合三维语义分割数据集训练三维语义分割模型；S4、基于训练后的三维语义分割模型对变电站场景中点云数据进行语义分割。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽大学;南京航空航天大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。