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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于脉冲神经网络的低能耗三维点云单目标跟踪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：CN119559217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510128063.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于脉冲神经网络的低能耗三维点云单目标跟踪方法是由吴巧云;李天琪;穆朝絮;周志明设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲神经网络的低能耗三维点云单目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于脉冲神经网络的低能耗三维点云单目标跟踪方法，包括：获取目标前一帧和当前帧的三维点云数据，设计体素网格模块，将点云划分为3D体素；设计特征提取模块，用三阶段的脉冲卷积块作为特征提取器，提取体素化点云特征，并加入Transformer编码器层，通过自注意力机制捕捉点云的全局上下文信息；设计部分到部分运动建模模块，将时间序列上的连续点云特征通过二维脉冲卷积块进行逐部分建模、编码，获取前一帧和当前帧在对应空间部分的特征信息变化；设计回归预测模块，通过脉冲回归预测模块推断目标的相对运动。本发明在降低能耗和提高效率的同时，保证网络在多样化的场景和运动状态下对目标进行精确跟踪。

本发明授权一种基于脉冲神经网络的低能耗三维点云单目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的低能耗三维点云单目标跟踪方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、点云数据获取和构建体素网格模块；通过传感器获取三维点云数据，并基于网格的方法对获取到的三维点云数据进行体素化，将其划分为3D体素；所述3D体素包括体素化后的三维点云数据和体素坐标；S2、构建特征提取模块；以步骤S1得到的3D体素作为输入，设计三阶段的脉冲卷积块作为特征提取器，构建脉冲神经网络对体素化后的三维点云数据进行特征提取；并在所述脉冲神经网络后添加一层Transformer编码器模块，通过自注意力机制捕捉点云数据的全局上下文信息，最终输出连续点云特征；S3、构建部分到部分运动建模模块；将时间序列上的连续点云特征通过二维脉冲卷积块进行逐部分建模，以捕捉点云在不同空间位置上的细粒度运动变化；并对每一对应空间部分的信息变化进行编码；S4、构建回归预测模块；基于部分到部分运动建模模块得到的编码信息来预测目标的四自由度相对运动，并根据前一帧的3D边界框进行刚性变换得到当前帧的3D边界框，实现对目标的跟踪。

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