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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于自适应时空聚合增强的3D点云语义分割方法和系统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：CN120451572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510963026.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于自适应时空聚合增强的3D点云语义分割方法和系统是由高铭;邓凡;王德成;秦洪懋;胡满江;杨泽宇;边有钢;李洋;付尧设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应时空聚合增强的3D点云语义分割方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应时空聚合增强的3D点云语义分割方法和系统，属于自动驾驶与环境感知技术领域。方法包括：基于激光雷达线束结构对多帧点云进行时空混合增强，通过奇偶线束组合提升稀疏区域特征表达；设计类别自适应帧融合机制，依据目标识别难度动态调整历史帧融合长度，增强小目标分割能力；结合点云密度感知蒸馏策略，在高密度区域采用细粒度特征对齐，低密度区域采用全局语义补偿，优化模型泛化性；通过多帧图像生成伪体素特征，利用三线性插值与时空对齐实现图像‑点云的高效融合。本方法显著提升了动态场景下语义分割的精度与鲁棒性，可广泛应用于自动驾驶、机器人导航等领域，具有高实用价值与产业落地潜力。

本发明授权基于自适应时空聚合增强的3D点云语义分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应时空聚合增强的3D点云语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，获取当前帧激光雷达点云及历史帧点云序列，构建多帧点云数据集； 步骤 S2，对所述多帧点云数据集进行时空自适应增强，具体包括： 步骤 S21，根据激光雷达线束编号或倾斜角对每帧点云进行划分，并将前后帧点云的奇数线束与偶数线束进行空间混合； 步骤 S22，基于类别分割置信度设置自适应阈值，对低置信度类别分配更多历史帧进行时序增强，生成增强点云； 步骤 S23，统计增强点云的局部体素密度，根据密度阈值选择细粒度蒸馏或全局蒸馏策略优化特征表达，所述细粒度蒸馏通过教师网络提取局部结构特征，并与学生网络特征对齐；所述全局蒸馏通过语义补偿方式对低密度区域进行整体特征优化； 步骤S3，同步获取多帧图像数据，提取图像语义特征并投影至3D空间生成伪体素特征； 步骤S4，将增强后的点云特征与伪体素图像特征进行空间对齐和融合，输出融合特征； 步骤S5，基于融合特征通过分割网络输出每个点的语义标签，完成3D语义分割任务。

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