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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于图卷积的茶叶嫩梢联合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：CN114359512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111586127.2，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于图卷积的茶叶嫩梢联合分割方法是由顾寄南;张文浩;邹荣;王梦妮;王化佳设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积的茶叶嫩梢联合分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图卷积的茶叶嫩梢联合分割方法，输入点经过多层下采样图卷积操作，分别经过线性插值上采样和门控传播模块，得到实例特征信息、语义特征信息，将语义特征信息和实例特征信息在联级注意力融合模块进行特征融合，得到含有语义特征的实例信息和含有实例特征的语义信息。本发明提高点云边缘特征信息的同时，减少模型的参数量、提高分割精度。

本发明授权一种基于图卷积的茶叶嫩梢联合分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积的茶叶嫩梢联合分割方法，其特征在于： 将Na个输入点经过下采样图卷积，得到Ne个点，对Ne个点进行线性插值上采样，得到Nc个点；所述Nc个点与下采样图卷积中的Nc个点同时传入门控传播模块，再经过线性插值上采样，得到Nb个点；所述Nb个点与下采样图卷积中的Nb个点同时传入门控传播模块，再经过线性插值上采样，得到Na个点，即实例特征信息Fins和语义特征信息Fsem； 将所述语义特征信息Fsem和实例特征信息Fins在联级注意力融合模块进行特征融合，联级注意力融合模块包含空间注意力和通道注意力；将空间注意力与通道注意力并行得到的含有语义信息的实例特征信息，再与实例特征信息进行融合，得到含有语义特征的实例信息；将空间注意力与通道注意力并行得到的含有实例信息的语义特征信息，再与语义特征信息进行融合，得到含有实例特征的语义信息； 所述将Na个输入点经过下采样图卷积，得到Ne个点，具体为：对n个通道Cin的点云进行最远点采样，得到m个相同通道的点云，取m个点云的k个最近邻，将k个最近邻与m个中心点云的欧式距离特征作为m个中心点云加权特征，再与m个中心点云的原特征进行拼接，得到m×k×2Cin维度的点云特征；再进行最大池化操作，取k个最近邻中最显著的特征，将其作为m个中心点云的特征信息，最终得到m×1×2Cin维度的点云特征； 所述对Ne个点进行线性插值上采样，得到Nc个点，具体为：把n个Cin通道的点云进行线性插值，得到m个Cin通道的点云，再经过一次1×1的卷积，输出； 所述门控传播模块对NcNb个点与下采样图卷积中的NcNb个点进行的操作如下：先进行通道拼接，再进行一次1×1的卷积操作，使用sigmoid压缩得到权重矩阵W，权重矩阵W与线性插值上采样得到NcNb个点进行逐元素相乘，1-W与下采样图卷积中的NcNb个点逐元素相乘，将两逐元素相乘的结果进行通道拼接； 所述输入点12个通道，分别代表茶叶点云中的点的xyz坐标、rgb颜色信息、法向量信息以及点相对于局部坐标系的相对坐标x’y’z’。

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