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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于层间残差和IRN连接残差的点云几何压缩方法及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：CN119722825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510220228.X，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权一种基于层间残差和IRN连接残差的点云几何压缩方法及系统是由徐骞;黄萌;徐文轩设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层间残差和IRN连接残差的点云几何压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及点云压缩技术领域，尤其是涉及一种基于层间残差和IRN连接残差的点云几何压缩方法及系统。方法包括利用基于稀疏卷积的卷积神经网络进行特征提取，其中，基于D‑U残差机制进行下采样后的上采样，并与上采样前的特征信息进行几何约减得到上下采样残差；利用上下采样残差计算损失函数，通过最小化损失函数对卷积神经网络进行优化；基于IRN连接残差机制对提取的特征进行捕获得到全局特征；基于编解码器对全局特征进行编解码；对解码后的信息进行预测。

本发明授权一种基于层间残差和IRN连接残差的点云几何压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层间残差和IRN连接残差的点云几何压缩方法，其特征在于，包括： 获取点云数据； 利用基于稀疏卷积的卷积神经网络进行特征提取，其中，基于D-U残差机制进行下采样后的上采样，并与上采样前的特征信息进行几何约减得到上下采样残差；利用上下采样残差计算损失函数，通过最小化损失函数对卷积神经网络进行优化； 基于IRN连接残差机制对提取的特征进行捕获得到全局特征； 基于编解码器对全局特征进行编解码； 对解码后的信息进行预测； 所述利用上下采样残差计算损失函数，通过最小化损失函数对卷积神经网络进行优化，包括将上下采样残差结果值用于计算损失函数，在训练过程中，通过最小化损失函数对模型进行优化，表示为： 其中，表示所计算的编码器端上下采样的残差损失值，为激活函数，M为点的数量，表示坐标残差的结果值； 所述基于D-U残差机制进行下采样后的上采样，并与上采样前的特征信息进行几何约减得到上下采样残差，包括将下采样后的特征进行上采样操作得到，并与上采样前的特征信息进行几何约减得到残差，表示为： 其中，表示坐标残差结果值，和分别表示为上采样和下采样前第i个点的几何坐标，即每个点在三维分量上的坐标差，表示为（），表示上采样操作，表示下采样操作； 所述基于编解码器对全局特征进行编解码，还包括在解码器端引入注意力模块，基于注意力机制采用两个逐点相乘的加权操作，通过直接计算分散点位置之间的关系来捕捉全局依赖范围，从而进增强特征之间的交互性，最后通过残差连接来保留原始点云信息的同时，增加梯度的流动性，表示为： 其中为该模块的输出，为该模块的输入。

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