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龙图腾网获悉北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学申请的专利一种基于注意力机制的点云场景流预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：CN114387422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210063938.2，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于注意力机制的点云场景流预测方法是由李佳男;丁立鹤;许廷发;董少聪;许新里;王杰设计研发完成，并于2022-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的点云场景流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的点云场景流预测方法，包括以下步骤：S1、构建真实场景流数据集；S2、基于真实场景流数据集对输入数据预处理，建立点云特征提取模型，对局部区域候选场景流生成，通过注意力机制对候选场景流进行聚合，对候选场景流进行上采样，采用带有残差连接的输出层对输出进行修正；S3、采用预测场景流和真实场景流的L1Loss作为损失对网络进行优化和训练；S4、将训练好的网络在构建好的真实场景流数据集上进行测试，获得测试结果。

本发明授权一种基于注意力机制的点云场景流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的点云场景流预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建真实场景流数据集； S2、基于真实场景流数据集对输入数据预处理，建立点云特征提取模型，对局部区域候选场景流生成，通过注意力机制对候选场景流进行聚合，对候选场景流进行上采样，采用带有残差连接的输出层对输出进行修正； S3、采用预测场景流和真实场景流的L1Loss作为损失对网络进行优化和训练； S4、将训练好的网络在构建好的真实场景流数据集上进行测试，获得测试结果； 所述步骤S2的具体步骤为： S21、在输入层面对输入点云进行统一的预处理，使得每一帧输入点云被采集到统一的数量； S22、采用point-based的点云神经网络对输入点云进行特征提取，设置两层点云特征提取层，将点云编码到一个浅层次的特征空间中； S23、当两帧点云完成特征提取后，进行局部区域的候选场景流生成； S24、通过注意力机制对候选场景流进行聚合，获得低分辨率点的场景流； S25、采用步骤S24中的方法对低分辨率点的场景流进行上采样； S26、采用带有残差连接的输出层，将倒数第二层的点云特征经过两层线性层后作为残差对最后的输出进行修正； 所述步骤S25具体为：对于高分辨点云中的每一点，以预先设置好的半径在已经计算好场景流的低分辨率点云中搜索其领域点，构成候选点集，再以高分辨率点的特征作为query，低分辨率点的特征作为key，低分辨率的场景流作为value，通过步骤S24中的公式，计算得到高分辨率的点场景流。

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