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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于多尺度八叉树注意力机制的点云压缩方法及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：CN120075476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510541659.6，技术领域涉及：H04N19/96；该发明授权基于多尺度八叉树注意力机制的点云压缩方法及装置是由曾焕强;张乙楠;朱显丞;朱建清;陈婧;施一帆;蔡磊;龚鑫荣;林琦;郑惠洁设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度八叉树注意力机制的点云压缩方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度八叉树注意力机制的点云压缩方法及装置，涉及图像处理领域，包括：编码器网络接收点云数据，利用降尺度特征提取器对点云进行下采样和特征提取，获得降尺度的深层特征点云，通过递归方式将其编码为八叉树，并根据八叉树节点之间的关系构建上下文窗口，引入多头注意力机制对八叉树节点进行特征融合，得到八叉树节点的占用概率，再使用算术编码将其压缩为比特流；解码器网络通过对比特流进行解压缩，获得重建后的点云，利用升尺度特征重建器对其进行上采样和特征重建，最终获得与初始点云相同分辨率的重建点云。本发明能够在保证相同点云质量的前提下，有效提高点云压缩的效率，减少比特开销。

本发明授权基于多尺度八叉树注意力机制的点云压缩方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度八叉树注意力机制的点云压缩方法，其特征在于，包括： 构建基于多尺度八叉树注意力机制的点云压缩模型并训练，得到经训练的点云压缩模型；点云压缩模型包括编码器网络和解码器网络；编码器网络包括降尺度特征提取器、八叉树构建模块、上下文构建模块、多头注意力模块和八叉树编码模块；解码器网络包括八叉树解码模块和升尺度特征重建器； 将点云数据输入到经训练的点云压缩模型，降尺度特征提取器对输入点云数据进行下采样和特征提取，得到降尺度的深层特征点云；将降尺度的深层特征点云输入到八叉树构建模块进行量化处理，得到点云的八叉树表示；将点云的八叉树表示输入到上下文构建模块进行上下文构建，得到上下文窗口；将上下文窗口输入多头注意力模块进行计算得到八叉树节点的占用概率分布；将占用概率分布输入八叉树编码模块进行压缩，得到比特流；将比特流输入到八叉树解码模块中，得到降尺度的重建点云；将降尺度的重建点云输入升尺度特征重建器进行点云上采样和点云特征重建，得到与原始分辨率一致的重建点云； 将降尺度的深层特征点云输入到八叉树构建模块进行量化处理，得到点云的八叉树表示，具体包括： 根据对深层特征点云进行平移，使其最小坐标值为零；其中，为降尺度的深层特征点云；Ft为平移后的深层特征点云，为平移的偏移量；和分别表示降尺度的深层特征点云的X轴、Y轴、Z轴的坐标， 和分别表示其坐标的最小值； 根据和给定的量化深度L对平移后的深层特征点云进行量化；其中，FQ表示量化后的深层特征点云；round表示向下取整操作；量化步长 将量化后的深层特征点云FQ递归划分为八个等大的子立方体，表示为八叉树的子节点，最终得到点云的八叉树表示FO； 将上下文窗口输入多头注意力模块进行计算得到八叉树节点的占用概率分布，具体包括： 将上下文窗口输入到多头注意力模块中进行计算，如下： 其中，P表示八叉树节点的占用概率分布；MLP表示多层感知机；Norm表示归一化操作；MA·表示多头注意力层对应的函数；Emb表示特征嵌入操作；表示ReLU激活函数； 所述多头注意力层的计算过程如下： 其中，表示加权后的上下文窗口；表示SoftMax激活函数；表示嵌入特征后的上下文窗口；表示矩阵相乘操作。

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