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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于脉冲神经网络的高效能三维点云分类方法和装置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：CN121438009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202512023139.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于脉冲神经网络的高效能三维点云分类方法和装置是由李子宽;刘茗;张可;范强;黄山;丁鲲设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉冲神经网络的高效能三维点云分类方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及基于脉冲神经网络的高效能三维点云分类方法和装置，所述方法通过稀疏脉冲体素编码获得事件驱动的点云表达形式，结合脉冲驱动的稀疏卷积结构实现局部特征的高效提取，并利用逻辑运算驱动的脉冲自注意力模块构建全局关联特征，最终通过脉冲时间积分机制完成类别判定，从而在保持分类精度的同时显著降低计算量与能耗。该方法充分利用脉冲神经网络的稀疏激活与事件驱动特性，实现三维点云的高效处理，适用于对功耗敏感的自动驾驶、机器人及嵌入式场景。

本发明授权基于脉冲神经网络的高效能三维点云分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的高效能三维点云分类方法，其特征在于，包括步骤： 采用SSVC模块对待分类的三维点云数据进行体素化、张量转换，得到稀疏脉冲张量；具体包括：将获取的点云输入到SSVC模块中，首先将3D空间划分为××个体素，并在个时间步长上扩展表示，每个体素在个通道上聚合特征，得到5D张量；然后将5D张量通过稀疏化算子实现压缩为一个稀疏脉冲张量为： 其中为稀疏脉冲张量，为稀疏化算子，∈××用于存储第t个时间步长的非零体素特征，∈××3用于记录存储第t个时间步长相应的网格坐标，分别为空间体素的长、宽、高索引，为每个时间步激活体素的数量，为脉冲触发阈值，V为体素特征张量，c为特征维度的索引； 对所述稀疏脉冲张量经过两层脉冲驱动的稀疏卷积、批归一化和脉冲神经网络处理后，得到脉冲特征集合； 在SPS模块中采用脉冲驱动的稀疏卷积模块和稀疏脉冲神经网络对所述脉冲特征集合进行处理，得到位置编码； 采用残差连接的CPE模块将所述位置编码适配到稀疏张量；所述CPE模块用于采用稀疏脉冲神经网络和稀疏卷积将所述位置编码适配到稀疏张量； 在主干网络中采用SpSSA机制和稀疏化多层感知机对适配后的稀疏张量进行处理，得到全局脉冲特征表示；所述SpSSA机制通过逻辑运算驱动的脉冲自注意力机制实现脉冲特征之间的全局关联与聚合；所述主干网络由若干个堆叠稀疏的自注意力模块组成；所述稀疏的自注意力模块包括一个SpSSA机制和一个稀疏化多层感知机；所述SpSSA机制包括：查询分支、键分支、值分支；三个分支均包括：脉冲驱动的稀疏卷积模块、批标准化层以及稀疏脉冲神经网络；在所述SpSSA机制中：将输入的特征经过稀疏脉冲神经网络处理后，得到稀疏脉冲特征；将所述稀疏脉冲特征分别通过查询分支、键分支、值分支处理后，生成查询、键和值；将查询、键进行逻辑与运算，得到注意力掩码；将所述注意力掩码在通道维度上进行求和聚合后经过稀疏脉冲神经网络进行处理，将进行尺寸复制，得到聚合后的注意力掩码；将聚合后的注意力掩码与值V进行逻辑与运算后经过脉冲驱动的稀疏卷积模块处理后，得到全局脉冲特征表示； 将全局脉冲特征表示输入到脉冲分类模块中，输出目标的分类结果；具体包括：对全局脉冲特征在时间维度上进行脉冲计数，形成类别置信度向量；计算表达式为： 其中表示类别k的置信度，T为脉冲时间步数，是时间步t对类别k的脉冲发放结果； 根据置信度向量选取最大值对应的类别，输出最终分类结果。

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