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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于注意力机制和图卷积的植物器官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：CN117036370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310704110.5，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于注意力机制和图卷积的植物器官点云分割方法是由马韫韬;蔡智博;朱晋宇;郭焱;李保国设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制和图卷积的植物器官点云分割方法在说明书摘要公布了：一种基于注意力机制和图卷积的植物器官点云分割方法，属于三维点云实例分割技术领域。基于点注意力机制和空间图卷积的双分支并行实例分割网络TRGCN，直接输入三维点云，双分支分别关注局部特征提取和全局特征提取，并通过T‑G特征耦合层融合两种特征。以番茄、玉米、烟草、高粱、小麦五种植物点云数据作为研究对象，双分支并行神经网络架构TRGCN，能够同时捕获点云的局部特征和全局特征，用于训练高鲁棒性的实例分割模型，可提高植物点云的分割精度，具有很好的泛化能力，可以为快速、高效、准确的植物表型分析提供良好的数据支撑。

本发明授权一种基于注意力机制和图卷积的植物器官点云分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制和图卷积的植物器官点云分割方法，其特征在于：所述方法为： 步骤一：特征编码器以原始点云作为输入，采用多层感知机将特征映射到高维空间，并采用点云注意力机制初步提取特征，然后将初始特征数据输入TRGCN块，该模块能够多个级联叠加，以不断深化对高维特征的理解；所述TRGCN块中的特征聚合层提取邻域特征的同时下采样点云，然后进入双分支并行网络部分，分别是由空间图卷积构成的局部特征捕获分支和由点注意力机制构成的全局特征学习分支，最终将特征数据输入T-G特征耦合层，得到目标数量的点云以及对应的高维抽象特征； 步骤二：特征解码器部分同样堆叠三个级联的TRGCN块，并分别接收编码器中三个TRGCN块的输出，但用插值层替换特征聚合层，插值层将高维度点集的特征恢复到低维度点集中，但仍然输出K近邻算法的分组结果供TRGCN的两个分支计算所需；对于分割结果预测，解码器在TRGCN块后设置独立的插值层，并采用单个点注意力层来保证信息完整性，网络最后采用多层感知机输出点云的分割结果； 步骤三：网络训练：在独立服务器上配备了12核心20线程的CPU、64GB内存和一个NvidiaGeForceRTX3090TiGPU；使用独立服务器进行神经网络训练，训练阶段，所有的植物点云分割模型采用相同的超参数，所述超参数具体为：训练批次大小设置为32，初始学习率设置为0.001，使用Adam方法对网络进行优化，共训练100个周期，每20个周期将学习率减半，权重衰减设置为0.0001，动量设置为0.9，K近邻算法的K值设置为12，点注意力层的特征维度设置为256。

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