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龙图腾网获悉河南理工大学申请的专利一种多特征联合网络的道路场景杆状地物自动分类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：CN115775383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211664120.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种多特征联合网络的道路场景杆状地物自动分类方法是由李永强;刘会云;潘翔;武嘉乐;赵夏雨;屈红梅;邢振浩设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多特征联合网络的道路场景杆状地物自动分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种多特征联合网络的道路场景杆状地物自动分类方法，包括如下步骤：步骤1、对车载LiDAR点云数据进行预处理，得到非地面点云数据；步骤2、从非地面点云数据中提取得到杆状地物点云数据并分类；步骤3、利用杆状地物点云数据自制杆状地物数据集，得到杆状地物数据集；步骤4、基于PointNet改进的多特征联合MFA‑Net网络的构建；利用MFA‑Net网络对杆状地物数据集进行自动分类。本发明能够实现深度学习网络分析个人点云数据，并为杆状地物的精确分类提供有效的解决办法。

本发明授权一种多特征联合网络的道路场景杆状地物自动分类方法在权利要求书中公布了：1.一种多特征联合网络的道路场景杆状地物自动分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、对车载LiDAR点云数据进行预处理，得到非地面点云数据； 步骤2、从非地面点云数据中提取得到杆状地物点云数据并分类； 步骤3、利用杆状地物点云数据自制杆状地物数据集，得到杆状地物数据集； 步骤4、基于PointNet改进的多特征联合MFA-Net网络的构建；利用MFA-Net网络对杆状地物数据集进行自动分类； 步骤2的具体算法包括如下步骤： 步骤201、利用PCA算法将三维非地面点云数进行二值图像转化；遍历x,y数据的最远点构建图像，后景灰度值为0，通过遍历实现点与图像的映射关系并计算位置，位于图像上的前景点灰度值设置为255，实现三维点云的二值化，得到二值图像； 步骤202、利用膨胀操作将二值图像中的微小断裂线连接起来，然后将前景物体归类标记，将像素值相同且位置相邻的点云标定为一个连通域；最后保存统计出个数的连通域边界； 步骤203、通过判定单点与连通域边界的关系实现非地面点云数据的聚类分割；判定原则为：距离D≥0即为同类非地面点云数据，添加杆状地物的类目标签；否则，继续判别单点与下一个边界的关系； 步骤204、重复步骤203，至遍历完所有非地面点云数据为止； 步骤3的具体步骤为： 步骤301、使用采样功能将所有杆状地物点云数据的点云数量固定到2048，以满足数据集要求； 步骤302、通过随机旋转、平移和抖动的方式产出整体结构类似但点云坐标不同的新数据样本，以完成数据样本数量的扩增； 步骤303、将步骤301和步骤302处理后的杆状地物点云数据进行归一化处理，再进行标签标注；然后将各类数据样本按7:3的比例划分为训练集和测试集；最后写入h5文件，完成数据集的制作； 步骤4采用全局特征、点特征和局部特征融合的方式加强点云特征的提取能力，具体包括如下步骤： 步骤401、采用PointNet对输入数据进行点特征和全局特征提取；即在PointNet网络提取全局特征的基础上，单独将点特征提取出来并与全局特征融合； 步骤402、构建高低层特征联合模块，利用上采样加强多层次特征的信息提取能力； 步骤403、利用构建的高低层特征联合模块提取局部特征； 步骤403、将点特征、全局特征和局部特征融合为联合特征，构建得到MFA-Net网络； 步骤404、通过全连接层处理联合特征实现对杆状地物数据集的自动分类； 步骤402中构建高低层特征联合模块的方法为： 步骤4021、SA模块获取局部特征：通过SA模块获得点的局部特征，SA模块分为采样Sampling、分组Grouping和特征提取PointNet三个部分；先使用Sampling选取采样点，再以每个采样点为中心，通过Grouping聚类指定个数的点集，最后利用PointNet迭代处理点集，将特征聚合到每个采样点上；第一个SA模块的结果输入到下一个SA模块重复此操作，获得点的局部特征；采样Sampling和分组Grouping分别采用最远点采样和K最近邻算法； 步骤4022、Mid-feature模块提取中间层次特征：采用逐层处理的方式提取中间层次特征；即在原始数据经过空间变换输入第一个SA模块前，先通过多层感知机MLP得到低层特征，第一个SA模块的输出结果经过多层感知机MLP得到中层特征，第二个SA模块的输出结果经过多层感知机MLP得到高层特征； 步骤4023、Unitemodule模块丰富语义信息：上一层特征通过特征上采样的方式转化拼接到下一层特征上，特征上采样的方式转化拼接是通过反向插值法实现。

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