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龙图腾网恭喜中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;北京铁科特种工程技术有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的铁路轨顶点云数据提取方法及系统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：CN119577587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510130917.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于深度学习的铁路轨顶点云数据提取方法及系统是由丁有康;王晓凯;楼梁伟;冯茂林;姚建平;黄贤喆;杨立光;蔡德钩;杨鹏强;冀泽林;石越峰;陈刚;陶志;马超锋;李吉亮;张超;贾斌;张也;宋静义;何复寿;施文杰;杨轶科;张宇胜;闫伟浩;闫佰龙;赵胜设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的铁路轨顶点云数据提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的铁路轨顶点云数据提取方法及系统。方法包括：使用点云网络增强型多尺度分类模型对轨道点云数据进行分类，得到轨道关键部件点云分类数据集；从所述轨道关键部件点云分类数据集中提取轨头点云数据，进行中心线拟合，生成轨头中心线，在所述轨头中心线上选取参考点；采用滚动窗口法，根据所述参考点，沿所述轨头中心线生成若干切片；对若干所述切片进行轨顶点提取，得到连续的轨顶坐标点集。系统包括数据分类模块、轨头中心线生成模块、切片生成模块和轨顶点提取模块。本发明能够提高轨顶数据提取的效率，确保数据的精确性和轨道的安全性，有助于铁路轨道的科学养护和管理。

本发明授权一种基于深度学习的铁路轨顶点云数据提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的铁路轨顶点云数据提取方法，其特征在于，包括：使用点云网络增强型多尺度分类模型对轨道点云数据进行分类，得到轨道关键部件点云分类数据集；从所述轨道关键部件点云分类数据集中提取轨头点云数据，进行中心线拟合，生成轨头中心线，在所述轨头中心线上选取参考点；采用滚动窗口法，根据所述参考点，沿所述轨头中心线生成若干切片；对若干所述切片进行轨顶点提取，得到连续的轨顶坐标点集；所述使用点云网络增强型多尺度分类模型对轨道点云数据进行分类，得到轨道关键部件点云分类数据集包括：通过激光扫描设备采集，获取离散轨道点云数据，将所述离散轨道点云数据输入点云网络增强型多尺度分类模型中；所述点云网络增强型多尺度分类模型为PointNet++MSG；通过所述点云网络增强型多尺度分类模型对所述离散轨道点云数据进行多尺度特征提取，捕捉不同的轨道关键部件的特征；将所述离散轨道点云数据分为若干类别的点云数据，所述类别包括轨头、轨身、扣件和轨道板中的至少一种；分别将不同类别的所述点云数据聚合，得到轨道关键部件点云分类数据集。

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中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;北京铁科特种工程技术有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司，其通讯地址为：100081 北京市海淀区大柳树路2号二区303幢；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”。