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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种点云邻域结构感知的自注意力滑坡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：CN120014263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510064189.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种点云邻域结构感知的自注意力滑坡分割方法是由叶成名;郑殊凡;李涌;周宇展;张鑫炜设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种点云邻域结构感知的自注意力滑坡分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种点云邻域结构感知的自注意力滑坡分割方法，涉及滑坡检测技术领域。获取滑坡区域的激光点云数据；将激光点云数据中各点的点云数据作为预先训练的滑坡分割模型的输入进行运算，得到激光点云数据中各点的滑坡分类识别结果；滑坡分割模型包括多个邻域感知与特征编码层、多个邻域感知与特征解码层和输出层。多个邻域感知与特征编码层用于对点云数据进行不同尺度的采样、特征提取、确定邻域采样点的邻域感知系数并对采样点特征进行更新；多个邻域感知与特征解码层用于对更新后的特征进行解码和拼接，以便作为输出层的输入得到滑坡分类识别结果。本发明公开的点云邻域结构感知的自注意力滑坡分割方法可提高滑坡检测的准确率。

本发明授权一种点云邻域结构感知的自注意力滑坡分割方法在权利要求书中公布了：1.一种点云邻域结构感知的自注意力滑坡分割方法，其特征在于，包括： 获取滑坡区域的激光点云数据； 将所述激光点云数据中各点的点云数据作为预先训练的滑坡分割模型的输入进行运算，得到所述激光点云数据中各点的滑坡分类识别结果； 其中，所述滑坡分割模型包括输入层、多个邻域感知与特征编码层、多个邻域感知与特征解码层和输出层； 所述多个邻域感知与特征编码层用于对输入的点云数据进行不同尺度的采样与特征提取； 计算不同尺度点云数据中各采样点所对应的坡度以及各采样点与其邻域采样点之间的坡度变差； 对不同尺度点云数据中各采样点的特征进行特征提取，提取得到不同尺度点云数据中各采样点及其邻域采样点的特征； 基于不同尺度点云数据中各采样点所对应的特征、不同尺度点云数据中各采样点的邻域采样点的特征，确定出不同尺度点云数据中各采样点所对应邻域采样点的邻域感知系数，所述邻域感知系数用于表征邻域采样点对于对应采样点的影响程度； 基于不同尺度点云数据中各采样点所对应邻域采样点的邻域感知系数，对不同尺度点云数据中各采样点所对应的特征进行更新，得到不同尺度点云数据中各采样点所对应的更新后的特征； 所述多个邻域感知与特征解码层用于对不同尺度点云数据中各采样点所对应的更新后的特征进行解码和拼接得到拼接特征，以便将拼接特征作为输出层的输入进行运算，得到所述激光点云数据中各点的滑坡分类识别结果。

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