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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于极值偏移深度学习的机载激光雷达单木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：CN116797786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310540715.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于极值偏移深度学习的机载激光雷达单木分割方法是由张怡卓;于慧伶;刘汉涛;赵艳江设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于极值偏移深度学习的机载激光雷达单木分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于极值偏移深度学习的机载激光雷达单木分割方法，包括：S1，预处理；S2，极值偏移：利用极值偏移深度学习算法，对预处理后的森林点云进行空间变换，把每个点偏移到对应的树顶点，得到偏移点云；S3，自适应聚类：采用基于平均邻近距离的自适应均值漂移聚类算法对偏移点云进行聚类，划分出偏移点云集合，并完成标记；S4，空间映射：将聚类标注后偏移点云映射回原始点云空间，完成单木的初步分割；S5，ITS点集聚合：将梯度变化平缓的相邻冠层进行合并，以减少过分割误差；S6，后处理。本发明具有较高的泛用性，即使在高郁闭度且林分复杂的环境下中也能实现精确的单木分割。

本发明授权基于极值偏移深度学习的机载激光雷达单木分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于极值偏移深度学习的机载激光雷达单木分割方法，其特征在于， 包括： S1，预处理：对森林点云依次进行点云滤波、高程归一化、划分子样地、点云去噪、下采样和坐标归一化，所述森林点云是基于机载激光雷达获得的； S2，极值偏移：利用极值偏移深度学习算法，对预处理后的森林点云进行空间变换，把每个点偏移到对应的树顶点，得到偏移点云； S3，自适应聚类：采用基于平均邻近距离的自适应均值漂移聚类算法对偏移点云进行聚类，划分出偏移点云集合，并完成标记； S4，空间映射：将聚类标注后偏移点云映射回原始点云空间，完成单木的初步分割； S5，ITS点集聚合：将梯度变化平缓的相邻冠层进行合并，以减少过分割误差； S6，后处理：将点集聚合得到的结果进行上采样与坐标反归一化后，完成分割； 步骤S2基于PointTransformer网络进行，PointTransformer网络具有下采样模块、上采样模块和Transformer模块三个核心模块；其中， 下采样模块的作用是减少数据点数量，同时提取更深层次的特征信息，工作步骤包括：首先，使用FPS算法对输入森林点云进行采样后得到采样点云；然后，以每个采样点为中心点，利用kNN图找到中心点周围的k个最近邻点；最后，每个中心点与其近邻点组成点集，输入深度网络进行深层次的特征提取； 上采样模块的作用是将深层次特征分配给非采样点，工作步骤包括：首先，中心点组成的点云通过MLP、BN和ReLU进行特征提取；然后，利用反距离权重插值算法将每个中心点的特征插值到其邻近点集中；最后，通过跳跃连接将对应下采样模块的特征聚合到对应的上采样模块； Transformer模块的作用是加强每个点对其周围点的局部语义感知能力，包括两个MLP和一个Transformer层，Transformer层如式1： 其中，β为关系函数；ρ为归一化函数；γ是一个带有两个线性层和一个非线性层ReLU的MLP；φ,ψ和α是逐点特征变换矩阵；Xi是xi的k个邻居构成的集合；δ是位置编码函数，表达式为δ＝θpi-pj，pi和pj分别为3D点i和j的坐标；编码函数θ是一个带有两个线性层和一个非线性层ReLU的MLP； 极值偏移深度学习算法提出的极值偏移损失函数如式2和式3： 其中，Lextreme是损失函数的损失值；N是点的总数；是第i个点到对应极值点的真实偏移量；是网络对第i个点预测的偏移量；ωi是第i个点的动态权重； 步骤S3中，所述自适应均值漂移聚类算法采样采用自适应动态带宽，均值漂移过程包括：首先，计算当前中心点的均值漂移向量；其次，将目标点移动到均值漂移向量的末端；然后，将其作为新的起点，继续移动，直到均值漂移向量的长度小于允许的误差；最后，当所有点都标记完毕时，迭代结束； 均值漂移向量的计算如式4： 其中，pt是中心点；pi是在带宽范围内的第i个点；n是带宽范围内点的数量；g·是RBF核函数的导数；h是动态带宽； 动态带宽h的计算策略如式5，计算过程包括：首先，通过偏移点云构建KDtree，其次,根据KDTree计算每个点到它k个最近邻点的平均距离；最后，对这些平均距离求平均，得到的平均近邻距离作为动态带宽h； 其中，表示偏移点云；n是点的总数；γj·用于计算每个点到它K个最近邻点的平均距离.Λ·用来求得平均近邻距离，作为动态带宽h。

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