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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种仿人眼三维点云数据压缩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：CN119559269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411621577.4，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权一种仿人眼三维点云数据压缩方法是由徐辰宇;曹杰;史牟丹;郭思睿;刘绍桐设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仿人眼三维点云数据压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种仿人眼三维点云数据压缩方法，包括：获取原始点云数据，对原始点云数据进行高斯滤波去噪处理；利用仿人眼感兴趣目标提取算法对去噪后的点云进行感兴趣区域提取；利用仿人眼感兴趣目标压缩算法对提取的感兴趣区域进行高分辨率保留，对非感兴趣区域进行非均匀压缩；最后利用显示程序显示压缩结果。本发明根据人眼视网膜注意力感知机理获得感兴趣区域，之后对感兴趣区域进行高分辨，而对非感兴趣区域进行非均匀冗余压缩，解决了当前处理点云数据算法在处理感兴趣区域和非感兴趣区域时分辨率固定的低效性，减小参与非感兴趣区域的数据量，从而有效提升了三维点云数据的质量，提高了三维目标识别领域的识别精度和速率。

本发明授权一种仿人眼三维点云数据压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种仿人眼三维点云数据压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取自动驾驶的原始三维点云数据，对原始三维点云数据进行高斯滤波去噪处理； 利用仿人眼感兴趣目标提取算法对去噪后的三维点云数据进行感兴趣区域提取； 所述仿人眼感兴趣目标提取算法利用编码器解码器结构，通过三维点云上下文注意力变化模块编码器和场景上下文注意力变化变化解码器，模拟点云的上下文信息； 利用仿人眼感兴趣目标压缩算法对提取的感兴趣区域进行高分辨率保留，对非感兴趣区域进行非均匀压缩； 具体包括： 利用三维视网膜变分辨率正变化模型，将点云数据从笛卡尔坐标系转换到极坐标系，并对数极坐标变化； 利用三维视网膜变分辨率压缩模型，通过体素压缩点云方法实现点云数据的均匀密度分布； 利用三维视网膜变分辨率逆变化模型，将对数极坐标下的点云转换回笛卡尔坐标系下的点云； 利用三维视网膜变分辨点云融合模型，对点云进行融合； 将点云数据从笛卡尔坐标系转换到极坐标系，并对数极坐标变化的公式包括： θ＝arctan2y‑y0,x‑x0其中，r为点到原点的距离，θ为点在XY平面的投影与X轴的夹角，φ为点与Z轴的夹角，x,y,z为笛卡尔坐标系下的坐标，x0，y0，z0为感兴趣区域中心点； 得到对数极坐标下点云的计算公式为： logr＝logr+ε其中，ε为常数。

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