GKCAE：一种基于图注意力机制的编码器，用于高压输电走廊场景激光雷达数据的高精度语义分割

《Frontiers in Earth Science》：GKCAE: A graph-attention-based encoder for fine-grained semantic segmentation of high-voltage transmission corridors scenario LiDAR data

语义分割在高压输电走廊LiDAR点云中的应用：提出GKCAE模型，结合KPConv捕捉局部几何特征和GECC建模类间空间关系，通过Channel-Spatial Attention Module增强多尺度特征融合，在三个真实数据集上mIoU达81.93%，OA 94.1%，显著优于现有方法。

　　在高电压输电线路的智能巡检与维护过程中，精确的语义分割对于确保电力基础设施的安全性和稳定性至关重要。传统方法主要关注塔杆、导线等大型结构部件的分割，却常常忽略了诸如地线、交叉线和绝缘子等小型但关键的组件。为了克服这一局限，本文提出了一种新型的网络架构——图核卷积注意力编码器（GKCAE），专门用于输电走廊点云的多类别、细粒度语义分割。该网络首先利用核点卷积提取局部几何特征，随后通过图边条件卷积建模类别间的空间关系，从而整合全局上下文信息。此外，引入了一种通道-空间注意力模块（CSAM），以增强点级特征表示，特别是在处理小型或几何特征相似的类别时，能够提升分割的准确性。

现有的输电线路点云语义分割方法通常依赖于手工特征和物理约束，例如使用机器学习算法如随机森林和支持向量机进行地形分类，或利用主成分分析和几何描述符进行线性和表面特征提取。虽然这些方法在某些场景下取得了不错的成果，但它们在参数敏感性、计算效率和泛化能力方面存在局限。因此，这些方法往往只能应用于特定数据集和狭窄的场景，难以满足现代智能巡检任务对大规模、高性能和细粒度分割的需求。

近年来，基于深度学习的3D点云语义分割在多个领域得到了广泛应用，包括室内导航、智慧城市、数字孪生、植物检测和自动驾驶等。同时，细粒度语义分割方法也逐渐受到关注，因其能够有效区分复杂环境中视觉相似且空间相邻的组件。例如，SSC-Net采用多任务联合学习策略进行分割和分类，在具有挑战性的生物医学成像场景中表现出色。IndVisSGG引入了一种基于视觉-语言模型的场景图生成框架，有效捕捉小尺度结构，并通过上下文推理提升分割性能。在多模态学习领域，Vman结合了视觉修改的注意力机制，以增强跨任务的语义识别能力。此外，稀疏贝叶斯学习技术已被成功应用于雷达数据处理，用于超分辨率和小目标增强，提供了一种基于原理的细粒度信号区分方法。

随着深度学习技术的不断进步，语义理解输电线路环境的模型也逐渐增多。尽管已有显著进展，但针对输电走廊点云的细粒度语义分割仍面临一些关键挑战。首先，大多数现有方法专注于对大类目标的分割，而忽视了对输电线路中关键金属部件的细粒度处理，例如地线、绝缘子和引流线，这些部件对于电力系统安全至关重要。虽然一些研究尝试通过空间拓扑约束来区分地线和跨档距线，但绝缘子和引流线的精确分割仍然困难，主要是由于它们的几何特征相似且与塔杆和导线物理距离较近。一些方法引入了额外的后处理步骤来区分导线和绝缘子，但这些技术通常计算量大且对参数设置高度敏感，限制了其在实际应用中的适用性。其次，输电走廊点云呈现出带状、连续的分布特性，传统的点级采样策略（如k近邻采样、最远点采样）在XY轴上的尺度差异下往往难以实现全面的场景采样，从而削弱了网络对小类目标的特征学习能力。因此，开发专门针对输电走廊点云独特空间和结构特性的语义分割模型仍然是一个开放且重要的研究课题。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于空中激光雷达点云的细粒度语义理解编码器网络，即图边条件卷积注意力编码器（GKCAE）。该网络结合图卷积和点卷积，从点级和类别级的角度联合编码局部-全局关系，同时引入一种上下文感知的注意力模块，以聚合多尺度语义特征并增强深度特征提取。这种设计使得网络能够对复杂点云数据实现稳健、高精度和细粒度的语义分割。

在点云语义分割过程中，局部特征通常关注点云中点的局部几何属性，但同一类别的点即使在空间上相距较远也可能具有相似的特征。识别这些特征之间的相关性可以显著提升模型的预测精度。通道-空间注意力模块（CSAM）在遥感领域常用于建模目标的全局语义信息，增强全局特征表示。因此，本文同样采用了CSAM，用于处理图点卷积后的特征，从而建模远距离目标之间的相似性，提升模型对整个场景的理解能力。

本文提出的GKCAE模型主要由三个核心模块构成：核点卷积（KPConv）模块、图边条件卷积（GECC）模块和通道-空间注意力模块（CSAM）。其中，KPConv模块用于提取点云的局部几何特征，GECC模块用于建模类别间的空间关系并整合全局上下文信息，而CSAM模块则通过通道和空间注意力机制，提升模型对远距离目标的特征提取能力。这些模块的结合，使得GKCAE能够有效处理输电走廊点云中因几何特征相似而难以区分的细粒度类别，同时兼顾全局上下文信息，从而实现更精确的语义分割。

在实验部分，本文在三个真实世界的输电走廊数据集上进行了测试，结果表明，GKCAE方法在整体数据集上取得了81.93%的平均交并比（mIoU）和94.1%的总体准确率（OA），优于现有的一些先进方法。在具体类别上，该方法在导线、塔杆、建筑物、绝缘子、引流线、交叉线和屏蔽线等类别上均表现出色。此外，本文还对模型中的关键模块进行了消融实验，验证了它们对整体性能的贡献。实验结果表明，引入图卷积和注意力机制能够显著提升网络对结构相似的输电线路组件的区分能力，从而增强细粒度语义分割的精度和鲁棒性。

尽管GKCAE方法在输电线路点云的细粒度语义分割中表现出色，但该方法仍存在一些局限性。首先，当前框架主要依赖于点云中提取的单一模态几何和空间特征，尚未引入其他信息丰富的模态，如RGB或热成像数据。未来的研究可以探索多模态交互机制，以增强特征的多样性和鲁棒性。其次，本文的图结构仅基于较浅层的几何关系构建，而高级的图表示，如超图结构，可能有助于建模点之间更复杂的语义依赖关系，从而提升对高度纠缠或模糊目标的分割能力。此外，本文方法主要关注判别性学习，未来可以引入拓扑正则化或其他结构约束，以增强局部区域特征的一致性，进一步提升模型的结构感知能力。最后，针对小部件的复杂形态变化，生物启发的表示方法可能提供新的几何先验，从而更好地处理目标形变或噪声问题。未来的研究可以探索这些方法，以进一步提升模型的泛化能力和可解释性，特别是在大规模、多源输电线路应用场景中。

综上所述，本文提出的GKCAE方法为高电压输电线路的智能感知与分析提供了一种可靠且有效的解决方案。该方法在输电线路关键部件的分割上表现出色，具有显著的精度和鲁棒性，为电力基础设施的自动化监测和维护提供了坚实的基础。未来的研究可以进一步探索基于细粒度分割结果的隐患检测，并评估模型在不同传感器类型和点云密度下的性能，以提升其在实际巡检任务中的可扩展性和实用性。