（通訊員 焦敏）2025年4月1日上午9點，在石油科技大樓C305成功舉行了一場聚焦于移動激光點雲智能處理領域的“求實導師學術沙龍”活動。主講人楊元維副教授圍繞“動态原型與局部特征耦合的接觸網點雲語義分割”這一主題展開深入探讨。

活動開場，楊元維老師指出接觸網點雲場景語義分割在幾何參數檢測和狀态評估等方面有着重要意義，但由于接觸網設施的特殊性，如多為标準件且大小尺寸差異大、在場景中交錯限界等，傳統分割網絡依賴局部特征提取的方式容易造成錯誤分類。本次學術沙龍聚焦于解決這些難題，探索更高效、精準的接觸網點雲語義分割方法。在講座中，楊元維老師詳細介紹了基于動态原型的DP3 - Net網絡接觸網點雲語義分割方法。他提到，該方法設計并建立了鐵路接觸網空間數據集R3DCS，涵蓋接觸網設施的18個類别。其中，動态原型引導的類别特征模塊以類别特征為單位進行處理，通過将點特征投影至類别特征空間，利用自注意力機制構建動态場景類空間關系圖，有效增強了不同類别之間的區分性。解耦局部特征聚合模塊則通過空間編碼與局部特征編碼強化特征提取能力，在點方向和通道方向解耦局部特征編碼器，突出重要鄰域點特征并增強類别在通道方向的區分性。同時，放棄傳統Encoder - Decoder中的分層特征學習框架，采用逐點金字塔網絡結構，實現了良好的多尺度特征表達，避免了不同層次尺度特征高度耦合引發的特征混合現象。交流環節，現場氣氛熱烈，師生們積極提問，圍繞動态原型與局部特征耦合的具體實現細節、DP3 - Net網絡在不同場景下的适應性、R3DCS數據集的進一步拓展等問題展開深入讨論。楊元維老師耐心解答，與大家分享自己的見解和研究經驗。

此次學術沙龍活動為相關領域的師生提供了寶貴的學習與交流機會，拓寬了學術視野，促進了學術研究的不斷進步。