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龙图腾网获悉杭州飞步科技有限公司申请的专利基于非对称并行Transformer网络的三维点云理解处理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：CN116453108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310306296.9，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于非对称并行Transformer网络的三维点云理解处理方法是由李恒佳;郑途;池志豪;杨政;何晓飞设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非对称并行Transformer网络的三维点云理解处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非对称并行Transformer网络的点云理解处理方法。将点云数据输入多层感知机得点云特征向量；下采样操作后再输入连续多个非对称并行Transformer网络得优化后的点云特征向量；非对称并行Transformer网络中是在通道层非对称地拆分成两个特征向量，再分别进入局部、全局分支处理获得局部、全局特征，后在通道维度上拼接输入前向反馈网络得到；重复步骤多次最后进入分类或分割头得到输出理解结果。本发明通过全局分支显式地捕捉全局特征，同时采用非对称地并行方式有效结合全局、局部分支地特征，引入了全局主元注意力作为全局分支来扩展点云理解任务中的有效感受野，有效地整合了局部、全局信息，提高模型在分类和分割任务上的精度。

本发明授权基于非对称并行Transformer网络的三维点云理解处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非对称并行Transformer网络的点云理解处理方法，其特征在于方法包括： 步骤1将点云数据输入多层感知机得到点云特征向量； 步骤2再将点云特征向量进行下采样操作后，再输入到连续多个非对称并行Transformer网络中处理获得优化后的点云特征向量； 步骤3重复上述步骤2多次，将最后的点云特征向量进入分类或分割头得到输出理解结果； 所述步骤1的具体过程为：首先，将点云数据I∈RN×C输入带有多层感知机和非对称并行Transformer网络的特征提取层，得到点云特征向量X∈RN×C，R表示实数集，N表示点的数量，C表示通道的维度； 所述步骤2中的单个非对称并行Transformer网络按照以下方式进行处理： S1、将点云特征向量在通道层非对称地拆分成两个特征向量； S2、将两个特征向量分别进入局部分支和全局分支处理获得局部特征和全局特征； 所述S2中，将点云特征X∈RN×C在通道维度上非对称地划分为两部分和Xl表示输入到局部分支的部分，Xg表示输入到全局分支的部分，Cl表示输入到局部分支的部分的通道维度，Cg表示输入到全局分支的部分的通道维度，随着步骤2重复多次的次数深入，通道维度Cg不断变大而通道维度Cl不断变小，使得更关注全局特征； S3、将得到的局部特征和全局特征在通道维度上拼接在一起，再输入通过前向反馈网络得到优化后的点云特征向量，作为非对称并行Transformer网络的输出。

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