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龙图腾网恭喜上海人工智能创新中心申请的专利一种基于稀疏专家混合模型的点云处理方法与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：CN117150266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202311084717.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于稀疏专家混合模型的点云处理方法与系统是由黄小水;左一帆;黎盛;黄洲;欧阳万里设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏专家混合模型的点云处理方法与系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于稀疏专家混合模型的点云处理方法与系统。通过点云分词器将原始点云映射为高维特征；将高维特征输入至主干网络中；通过主干网络对高维特征进行多次特征提取，得到目标点云特征；根据下游任务的下游任务头对目标点云特征进行解码，得到对应下游任务的预测信息。本发明的方案在具有相同容量的模型中计算效率更高，避免关键的点云局部信息丢失，进而提高了预测准确率。

本发明授权一种基于稀疏专家混合模型的点云处理方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏专家混合模型的点云处理方法，其特征在于，包括：通过点云分词器将原始点云映射为高维特征；将所述高维特征输入至主干网络中；通过所述主干网络对所述高维特征进行多次特征提取，得到目标点云特征，包括以下步骤：步骤a：（1）基于两个TransformerBlock子网络的第一多头自注意力模块和第一前馈神经网络模块，对所述高维特征进行两层更新，得到更新的高维特征；（2）通过一个MoEBlock子网络中的第二多头自注意力模块，对更新的高维特征进行再次更新，得到进一步更新的高维特征；（3）通过一个MoEBlock子网络中的分发模块，对进一步更新的高维特征进行均匀分组及权重计算，得到n组进一步更新的高维特征及所述n组进一步更新的高维特征中每个进一步更新的高维特征的权重值；（4）通过一个MoEBlock子网络中的第二前馈神经网络模块对n组进一步更新的高维特征进行再次更新，得到一个MoEBlock子网络输出的n组输出高维特征，其中，针对n组进一步更新的高维特征中的每组进一步更新的高维特征，所述第二前馈神经网络模块的架构一致、参数不一致；步骤b：（1）将步骤a得到的n组输出高维特征分别输入至一个MoMSEBlock子网络；（2）通过一个MoMSEBlock子网络中的第三多头自注意力模块和第三前馈神经网络模块依次对n组输出高维特征进行更新，得到更新后的n组输出高维特征，其中，针对n组输出高维特征，所述第三多头自注意力模块和所述第三前馈神经网络模块的架构一致、参数不一致；（3）基于步骤a得到的权重值，对特征提取过程中所有的高维特征进行加权求和，并将每个高维特征保持在特征提取过程中的初始位置处；步骤c：将步骤a、b重复进行三次，以得到目标点云特征；根据下游任务的下游任务头对所述目标点云特征进行解码，得到对应所述下游任务的预测信息。

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