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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于点云深度学习的地下车库模型重建方法和系统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：CN119559389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411481991.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于点云深度学习的地下车库模型重建方法和系统是由王骞;越宏哲设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云深度学习的地下车库模型重建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于点云深度学习的地下车库模型重建方法和系统，本发明的方法包括：首先构建地下车库的点云数据集，包括地下车库点云数据、以及每个点对应的语义类别。然后构建地下车库点云语义分割深度学习神经网络，在PointNet++基础上，引入了RES‑SE、多头注意力特征聚合MAFA和DMAFA模块两个模块，以实现对点云数据的有效编码和解码。用数据集训练该神经网络，获得地下车库点云语义分割模型。该模型能识别车库内的管道、墙面、消火栓等构件，本发明方法在处理复杂地下车库点云数据时具有高效性和准确性，能够自动完成地下车库场景的语义分割，并进行三维模型重建，适用于地下车库智能运维和建筑信息模型系统。

本发明授权一种基于点云深度学习的地下车库模型重建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于点云深度学习的地下车库模型重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对地下车库的点云数据进行预处理、数据标注和增强，构建地下车库的点云数据集，包括地下车库点云数据、以及每个点对应的语义类别；所述点云数据是每个点的XYZ坐标、RGB颜色信息； S2、构建地下车库点云语义分割神经网络，用步骤S1的地下车库的点云数据集训练该神经网络，获得地下车库点云语义分割模型； 所述地下车库点云语义分割神经网络基于PointNet++网络构建，并引入残差连接和挤压与激励层RES-SE、多头注意力特征聚合模块MAFA和下采样的多头注意力特征聚合模块DMAFA； 训练过程中包括编码阶段和解码阶段，在编码阶段，使用首先使用全连接层FC和若干个残差连接和挤压与激励层RES-SE、多头注意力特征聚合模块MAFA和下采样的多头注意力特征聚合模块DMAFA提取逐点特征，将输入的点云数据形状从N,din变换为N,64，并捕捉局部几何结构，逐层减少点云中的点数，同时增加逐点特征通道的数量；每个编码层包括两个结构相同的残差连接和挤压与激励层RES-SE，其中一个以多头注意力特征聚合模块MAFA为核心输入，另一个以下采样的多头注意力特征聚合模块DMAFA为核心输入； 点云数据以四倍的分割比率下采样，每点特征通道逐层以两倍的倍增比增加，其中，N表示每个点的数量，din表示每个点的特征维度； 在解码阶段通过KNN算法和残差注意力模块RES-Attention恢复空间信息，并预测每个点的语义类别； S3、采集地下车库点云数据，输入至地下车库点云语义分割模型，获得每个点的语义类别，进一步建立地下车库三维模型。

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