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龙图腾网恭喜湘潭大学申请的专利一种基于通道注意力与多尺度融合的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：CN114743007B 。

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：202210418602.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于通道注意力与多尺度融合的三维语义分割方法是由张莹;孙月;张露露;王玉设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于通道注意力与多尺度融合的三维语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于三维点云数据处理技术领域，公开了一种基于通道注意力和多尺度融合的三维点云语义分割方法。首先读取待分割的点云数据，对其进行预处理后输入分割网络。然后依次经过四个由编码器和通道注意力层组成的模块，其中编码器包括下采样层、分组层和位置自适应卷积。接着使用多尺度卷积上下文模块提取点云上下文信息，最后依次通过四个由上采样层和单元PointNet网络组成的解码器。最终的分割结果通过一个大小为k类别数的全连接层得到。本发明不仅充分利用了点云的位置信息，还引入通道注意力层在通道维度上对点云特征进行重标定，更多地关注对分割任务有用的通道信息，并进一步提出多尺度卷积上下文模块，通过采用具有相同膨胀率但不同内核大小的空洞卷积并行捕获不同尺度的特征，从而改善分割结果。

本发明授权一种基于通道注意力与多尺度融合的三维语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通道注意力和多尺度融合的三维点云语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、读取和预处理点云数据；步骤2、将点云数据经过由下采样层、分组层和位置自适应卷积组成的编码器，主要负责上采样和提取特征；步骤3、利用通道注意力层对点云特征进行重标定，对通道特征信息间的相关性进行建模，通过对不同的特征学习其权重值来改变其在整体特征表达中对应的比重；步骤4、将步骤2至步骤3重复4次，逐层下采样提取点云特征；步骤5、将最后一个通道注意力层输出的特征向量输入到多尺度卷积上下文模块，该模块采用膨胀率相同而卷积核大小不同的空洞卷积并行地对特征进行采样，逐步增大感受野范围，弥补丢失的细节信息；步骤6、将多尺度卷积上下文模块输出的特征向量经过由上采样层和单元PointNet网络组成的解码器，主要负责下采样和特征解码，并通过跳跃连接将编码器的输入作为解码器的另一个输入；步骤7、将步骤6重复4次，逐层上采样解码点云特征；步骤8、通过一个类别数大小为k的全连接层得到k个类的分类分数，进而得到分割结果。

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