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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种大规模园林点云的无监督语义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：CN119169622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411206606.0，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种大规模园林点云的无监督语义分割方法是由孙正兴;孙蕴瀚;骆守桐;王一;朱宸迪设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模园林点云的无监督语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大规模园林点云的无监督语义分割方法，包括以下步骤：1.超点构造：使用超体素聚类和区域增长方法构建园林场景的超点表示；2.点云增强：对园林场景点云做数据增强，增强园林点云的表示；3.伪标签生成：通过特征提取园林点云的特征，指导超点生长成规模更大的新超点，利用园林超点特征自适应的聚类成语义基元，从而赋予点伪标签，并利用基元中心构成特征分类器；4.网络训练：利用特征分类器对园林点云特征提取网络提取的点特征分类，获取到逐点的逻辑值，通过伪标签和逻辑值损失训练网络；5.交互分割：面对大规模园林点云，根据用户设定的参数，模型提取园林点云特征后聚类出指定数量的类别的簇并显示簇类别的中心点，用户标注中心点后，根据标注赋予簇中所有园林点云逐点的类别标签。

本发明授权一种大规模园林点云的无监督语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种大规模园林点云的无监督语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，超点构造：使用超体素分割方法将园林场景点云切分成超点集合； 步骤2，点云预处理：对原始点云做降采样和数据增强处理，转化园林场景点云为利于特征提取网络学习的增强点云数据； 步骤3，超点生长聚类：使用步骤1得到的超点集合和步骤2得到的增强点云，将超点聚类成基元，赋予超点和逐点伪标签，提取基元中心作为点特征的分类器，训练数据并获得新超点集合； 步骤4，网络训练：使用步骤3中得到的分类器计算逐点的标签逻辑值，与步骤3中得到的逐点伪标签做损失，反向传播训练点云提取网络，返回步骤3通过多轮迭代收敛生成园林点云特征提取网络； 步骤5，交互分割：根据用户设定参数，使用步骤1-步骤4训练得到的园林点云分割模型对目标园林分割基元，将基元中的点聚类成相应数目的类别，赋予类别标注的类别名称； 步骤1超点构造包括以下步骤： 步骤1-1，对于一个输入园林场景点云，将其按照体素块大小标准化； 步骤1-2，将步骤1-1得到的园林点云稀疏体素化； 步骤1-3，使用点云体素连接性分割算法对步骤1-2得到的体素化的点云坐标和RGB值进行超体素聚类； 步骤1-4，使用区域生长算法对步骤1-2得到的体素化的点云做进一步聚类； 步骤1-5，将步骤1-3得到的超体素聚类和步骤1-4得到的区域生长聚类的结果合并，使每个点分别处在一个超点内； 步骤1-6，给步骤1-5得到的每个超点分配连续的超点标签。

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