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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利一种散料堆体体积的自动化测量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：CN119693441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411756490.8，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种散料堆体体积的自动化测量方法是由赵安新;赵业凯设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种散料堆体体积的自动化测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种散料堆体体积的自动化测量方法，方法包括：获取散料堆原始点云数据、利用AFF‑GrowSP网络对散料堆原始点云数据进行点云分割，得到散料堆点云数据，AFF‑GrowSP网络中通过AFF模块对散料堆原始点云数据的特征进行动态权重调整、利用散料堆点云数据计算散料堆三维模型的体积；本发明通过增加AFF模块，在散料堆原始点云数据特征提取的过程中对不同尺度的特征进行动态调整，进而提高了点云分割的准确度，解决了基于深度学习的点云分割对点云复杂语义的识别准确度较低的问题；提高了散料堆体体积的计算准确率和计算效率，具有较强的泛化能力。

本发明授权一种散料堆体体积的自动化测量方法在权利要求书中公布了：1.一种散料堆体体积的自动化测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取散料堆原始点云数据； 利用AFF-GrowSP网络对散料堆原始点云数据进行点云分割，得到散料堆点云数据；所述AFF-GrowSP网络中通过AFF模块对散料堆原始点云数据的特征进行动态权重调整；包括： S1301，将经过混合滤波去噪预处理的散料堆原始点云数据输入AFF-GrowSP网络，并将输入点云看成有H个点的集合； S1302，将集合通过基于SpareConv架构的特征提取器网络，经过ResNet16结构的编码器和4层MLP的解码器，最终产生128维特征用于插值，以获得每点特征； S1303，将4层MLP，依次递进的作为AFF模块的X、Y输入，由3个AFF模块串联将这些特征组合最后得到点的特征； S1304，将输入到SuperpointConstructor中逐步生成越来越大的超点，这些超点用于辅助网络自动发现点云语义信息； S1305，将产生的超点输入语义聚类模块，为所有超点生成伪标签，在训练过程中伪标签将用于优化特征提取器； S1306，将超点组合成语义元素，从而输出点云语义信息； 利用散料堆点云数据计算散料堆三维模型的体积。

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