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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于李群结构自注意力的多模态点云杆塔倾斜检测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：CN121259071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511816109.7，技术领域涉及：G06T7/60；该发明授权基于李群结构自注意力的多模态点云杆塔倾斜检测方法是由张辉;刘宇;杜瑞;别克扎提·巴合提;唐友源;张恺宁;曹云康;邱宇;王耀南设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于李群结构自注意力的多模态点云杆塔倾斜检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于李群结构自注意力的多模态点云杆塔倾斜检测方法，包括如下步骤：S1、杆塔的多模态输入数据及空间配准；S2、杆塔的多模态特征到李群映射；S3、构建李群结构自注意力机制；S4、构建杆塔整体结构；S5、杆塔主杆结构分割与倾斜角度输出。本发明将杆塔点云和图像特征统一映射到李群空间，通过引入李群结构位置编码与自注意力机制，实现刚性变换不变性特征的显式建模与高效多模态融合，有效弥补现有监测方法对杆塔多模态数据几何一致性利用不足、抗噪性弱、空间结构建模不充分的缺陷，从根本上提升杆塔倾斜检测的精度、泛化能力和复杂环境适应性，极大提升配电网杆塔健康检测的智能化水平。

本发明授权基于李群结构自注意力的多模态点云杆塔倾斜检测方法在权利要求书中公布了：1.基于李群结构自注意力的多模态点云杆塔倾斜检测方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、杆塔的多模态输入数据及空间配准，所述多模态输入数据包括杆塔的点云数据和RGB图像数据，将杆塔的多模态输入数据进行点云与图像特征级空间配准并拼接得到杆塔的多模态特征； S2、杆塔的多模态特征到李群映射，所述杆塔的多模态特征映射为六维李代数参数，将六维李代数参数映射到刚体运动的李群空间，得到杆塔点云数据中每个特征点的空间刚体变换矩阵； S3、构建李群结构自注意力机制，通过空间刚体变换矩阵获得杆塔点云数据中特征点之间在李群空间的结构相对量，构建李群结构自注意力机制融合输出杆塔点云数据所有特征点的初始多模态特征矩阵，过程如下： 从杆塔点云数据中采用局部邻接采样选取相邻特征点，通过下式计算相邻特征点在李群空间的结构相对量： ， 其中，、为相邻特征点i和j的空间刚体变换矩阵的李群元素，为李代数六维向量； 定位结构位置编码为：，为可学习多层感知机，构建李群结构自注意力机制如下： ， 其中，、、，、和是将注意力机制中原始特征投影到查询、键、值空间的权重，softmax为归一化函数，为注意力机制的可学习结构权重，为注意力机制的缩放因子，是杆塔点云数据中所有特征点的多模态特征按顺序堆叠的初始多模态特征矩阵，，N表示杆塔点云数据中的特征点数量； S4、构建杆塔整体结构，所述初始多模态特征矩阵通过前馈神经网络拟合输出杆塔点云数据所有特征点的融合特征； S5、杆塔主杆结构分割与倾斜角度输出，通过特征点的融合特征分割预测杆塔点云数据中每个特征点属于杆塔主杆的概率，设定概率阈值选取杆塔主杆点集，通过杆塔主杆中心获得主杆方向，根据主杆方向和竖直方向之间的夹角获得杆塔的倾斜角度。

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