深圳先进技术研究院徐坤获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利一种多智能体稀疏三维采样点学习方法及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：CN119579909B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411656532.0，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种多智能体稀疏三维采样点学习方法及系统是由徐坤;李奉设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多智能体稀疏三维采样点学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多智能体稀疏三维采样点学习方法及系统，基于计算机视觉神经网络中的主干神经网络提取图像不同尺度特征图；基于得到的图像不同尺度特征图，通过反向方式提取稀疏采样点在多尺度特征图的采样特征；基于稀疏采样点在多尺度特征图的采样特征预测上采样稀疏采样点的位置，并通过模型预测的采样重要性选择稀疏点。本发明通过智能化地选择环境的关键点进行采样，稀疏感知能够显著减少感知数据量，同时保留关键的环境信息，为下游任务提供更加精确的输入，并优化计算效率。
本发明授权一种多智能体稀疏三维采样点学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多智能体稀疏三维采样点学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于计算机视觉神经网络中的主干神经网络提取图像不同尺度特征图； 基于得到的图像不同尺度特征图，通过反向方式提取稀疏采样点在多尺度特征图的采样特征； 基于稀疏采样点在多尺度特征图的采样特征预测上采样稀疏采样点的位置，并通过模型预测的采样重要性选择稀疏点，具体为： 将原始采样点特征和上采样点特征通过神经网络交互，得到上采样点权重；利用带权重上采样点的栅格化得到栅格地图，通过监督栅格地图输出，利用反向传播更新权重预测网络和整体网络。
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