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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司超高压分公司;南京邮电大学申请的专利一种基于改进的RandLA-Net的变电站设备点云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：CN114820369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210450407.9，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于改进的RandLA-Net的变电站设备点云分割方法是由丁俊峰;郭胜超;王昊;刘丰;陈轩;周健;吴德勇;戴挈军;陈蕾;王磊;鞠保兴;陶双柱;张龙;高锋;俞海燕;郎伊紫禾;赵翔飞设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的RandLA-Net的变电站设备点云分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的RandLA‑Net的变电站设备点云分割方法，包括：获取点云数据和图像数据；使用点云数据和图像数据制作训练数据集，并对点云数据进行MIX3D数据增强，导入点云分割双流网络，获得点云特征和图像颜色纹理特征；根据图像数据和点云数据的映射关系，将点云特征和图像颜色纹理特征进行融合拼接，获得特征向量，导入分割头网络，输出点云分割结果测试值；代入损失函数计算交叉熵损失，采用反向传播推导；根据反向传播推导的梯度优化点云分割双流网络，基于优化的点云分割双流网络输出变电站设备点云的分割结果。本发明有效地平衡了变电站全局语义信息和局部结构信息，引入图像分支网络补点云的颜色纹理特征，提高变电站设备点云分割的精度。

本发明授权一种基于改进的RandLA-Net的变电站设备点云分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的RandLA-Net的变电站设备点云分割方法，其特征在于，包括：分别接收变电站的扫描件和图像，并从扫描件和图像中分别获取点云数据和图像数据；根据获取的点云数据和图像数据制作训练数据集，并对点云数据进行MIX3D数据增强，获得增强后的点云数据；其中训练数据集划分为训练集、验证集和测试集；将增强后的点云数据和图像数据导入点云分割双流网络，获得点云特征和图像颜色纹理特征，其中点云分割双流网络包括：点云分支网络和图像分支网络；训练数据集中的点云数据和图像数据代入相机成像模型计算，获得图像数据和点云数据的映射关系；根据图像数据和点云数据的映射关系，将点云特征和图像颜色纹理特征进行融合拼接，获得特征向量；将特征向量导入分割头网络，输出点云分割结果；将点云分割结果代入损失函数计算交叉熵损失，并对交叉熵损失采用反向传播推导，获得训练参数；根据训练参数，修正分割网络中的误差权值；基于修正后的分割网络输入点云数据，获得变电站设备点云的分割结果；所述点云分支网络为改进编码器下采样方法的RandLA-Net网络；所述图像分支网络由下采样的骨干网络和进行上采样转置卷积组成；所述图像分支网络使用编码器和解码器架构；编码器设计如下：将残差网络块4结构中的第一个残差结构里的3×3卷积层以及跳跃连接的步长由2改为1，并将3×3的普通卷积层换成膨胀卷积层，块56和块4采用同样的设计，使用不同的膨胀率，获得膨胀卷积层残差网络；根据非零元素上限距离的计算公式对膨胀卷积层残差网络中的所有卷积核的膨胀率进行计算设计，获得膨胀卷积层残差网络各个卷积核的膨胀率的优化值；其中，解码器使用3个转置卷积层进行上采样解码；非零元素上限距离的计算公式为：Mi＝max[Mi+1-2ri,Mi+1-2Mi+1-ri,ri]，M2≤K式中，Mi表示第i层的非零元素最大距离，且Mn＝rn，ri表示第i个膨胀率，K表示卷积核的尺寸单位；其中，为了避免膨胀卷积问题，对于N个卷积核大小为K*K的N个膨胀率[r1,...ri,...,rn]，因此设置约束条件M2≤K；转置卷积形状换算公式为：n′＝sn+k-2p-s式中，n为输入的高或宽，n’为输出高或宽，k为卷积核大小，p为填充，s为步幅。

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