审稿意见

一、总体评价

《基于随机K邻域的地铁隧道点云分割网络》一文提出了一种创新的地铁隧道点云分割方法，该方法通过结合随机K邻域算法和点状金字塔池化层，有效提升了点云分割的精度，特别是对于地铁隧道中复杂场景的语义分割任务。文章结构清晰，逻辑严密，实验设计合理，数据翔实，对于推动地铁隧道点云处理技术的发展具有一定的理论和实际意义。然而，文章在部分细节表达、方法描述以及实验验证等方面仍有进一步完善的空间。

二、具体内容评价

选题与意义
优点：选题具有前沿性和实用性，针对地铁隧道点云分割这一难题提出了有效的解决方案，对于提升地铁隧道的安全运营与资产管理具有重要意义。
不足：文章在介绍选题背景和意义时，对地铁隧道点云分割技术的现有问题和挑战分析不够深入，建议增加对相关文献的综述，以更全面地展示研究的必要性和紧迫性。
文献综述
优点：文章引用了多篇相关文献，覆盖了传统算法和基于深度学习的算法，显示了作者对研究领域的了解。
不足：文献综述部分较为零散，缺乏系统性和深度，未能充分展示当前研究的热点、难点及发展趋势。建议对关键文献进行批判性分析，明确本文研究相对于现有研究的创新点和贡献。
方法描述
优点：文章详细介绍了基于随机K邻域的地铁隧道点云分割网络（KNPNet）的设计和实现过程，包括随机扩张的K邻域算法和点状金字塔池化层的使用，逻辑清晰，易于理解。
不足：部分技术细节描述不够详细，如随机扩张参数的选择依据、点状金字塔池化层中窗口大小的选择等，缺乏必要的解释和说明。建议补充相关实验或理论分析，以支持方法设计的合理性。
实验设计与验证
优点：文章采用了ShapeNet数据集和自制的地铁隧道点云数据集进行实验验证，实验设计合理，结果分析详细，证明了KNPNet在点云分割任务中的优越性。
不足：实验部分缺乏与其他先进方法的全面比较，如PointConv、KPConv等最新点云分割网络。建议增加更多对比实验，以更全面地评估KNPNet的性能。此外，对于实验结果中的错误点分布和原因，建议进行更深入的分析和讨论。
语言表达与逻辑结构
优点：文章语言表达流畅，逻辑结构清晰，图表设计合理，有助于读者理解文章内容。
不足：部分段落存在表述重复或冗余的问题，建议进行精简和优化。此外，文章在介绍研究背景和现状时，部分内容与主题关联度不高，建议适当删减或调整顺序。
三、审稿建议

深化文献综述
建议对现有点云分割技术进行更全面的综述，特别是针对地铁隧道等复杂场景的点云分割方法，明确本文研究的创新点和贡献。
完善方法描述
补充随机扩张参数和点状金字塔池化层中窗口大小的选择依据和实验分析，以支持方法设计的合理性。
增加对比实验
增加与其他先进点云分割网络的对比实验，如PointConv、KPConv等，以更全面地评估KNPNet的性能。
深入分析实验结果
对实验结果中的错误点分布和原因进行更深入的分析和讨论，提出可能的改进方向。
优化语言表达与逻辑结构
对文章进行精简和优化，避免表述重复或冗余的问题。调整研究背景和现状部分的顺序和内容，使其与主题更加紧密相关。
四、结论

综上所述，《基于随机K邻域的地铁隧道点云分割网络》一文在选题、方法设计和实验验证等方面表现出色，具有较高的学术价值和实际意义。然而，文章在文献综述、方法描述、实验结果分析以及语言表达等方面仍有进一步完善的空间。建议作者在修订时充分考虑上述审稿意见，进一步完善文章内容和质量，以提升其学术影响力和应用价值。在符合期刊投稿要求的前提下，可以考虑录用此文。