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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利基于动态稀疏特征融合的点云场景识别方法、装置和存储介质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：CN116310680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310238226.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于动态稀疏特征融合的点云场景识别方法、装置和存储介质是由邱奇波;华炜;高海明;张顺;张骞;史进;张霄来设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态稀疏特征融合的点云场景识别方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态稀疏特征融合的点云场景识别方法，该点云场景识别方法采用多个三维子卷积对下采样点云特征进行细节特征提取，由于该三维子卷积中的卷积核仅有一个维度不为1，从而在提取细节特征过程中，降低了参数量，同时能够基于当前场景信息灵活的配置三维子卷积的数量，在准确提取当前场景下的有用特征的同时提供运算效率，在上采样过程中，对上采样点云特征和对应尺寸的点云编码特征的特征点和特征通道进行权重分配，以优化点云局部特征，进而较为准确的获得当前场景的点云帧。

本发明授权基于动态稀疏特征融合的点云场景识别方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于动态稀疏特征融合的点云场景识别方法，其特征在于，包括： 对从当前场景中获得的原始点云进行预处理得到预处理点云； 构建下采样网络，所述下采样网络包括多级联动的下采样模块，所述下采样模块包括下采样层和非对称卷积层，将预处理点云输入下采样层得到下采样点云特征，通过非对称卷积层提取下采样点云特征的细节特征得到点云编码特征，所述非对称卷积层包括多个三维子卷积，所述三维子卷积的卷积核中仅有一个维度不为1； 构建上采样网络，所述上采样网络包括多级联动的上采样模块，将通过多级联动的上采样模块得到的最大尺寸的点云解码特征作为点云局部特征，将点云局部特征中的特征点进行聚合得到当前点云全局特征； 其中，每级上采样模块包括上采样层和融合层，通过融合层分别对通过上采样层输出的上采样点云特征和对应尺寸的点云编码特征的特征点和通道进行权重分配，然后将加权后的上采样点云特征和对应尺寸的点云编码特征相加得到对应尺寸的点云解码特征； 将当前点云全局特征与历史数据库中的全局特征进行比较，将欧式距离最接近的全局特征对应的点云帧作为当前场景的识别点云。

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