Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 重庆邮电大学罗雷获国家专利权

重庆邮电大学罗雷获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利面向三维点云无线传输的自适应深度信源信道联合编码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:CN119729018B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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:202411736789.7,技术领域涉及:H04N19/597;该发明授权面向三维点云无线传输的自适应深度信源信道联合编码方法是由罗雷;张维;董诗康;袁俊龙;张兆麒设计研发完成,并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

面向三维点云无线传输的自适应深度信源信道联合编码方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种面向三维点云无线传输的自适应深度信源信道联合编码方法,属于信源信道编码领域,包括以下步骤:S1:构建深度信源信道联合编码器模型,包括点云下采样模块和特征提取模块;S2:利用适合于无序点云的功率归一化方法获得输入信道的复数语义向量使其在噪声信道上传输;S3:对点云特征与点云坐标进行初始估计;S4:设计信道条件自适应的感知机制;S5:利用多压缩率支持的训练策略对深度信源信道联合编码器模型进行训练;S6:构建深度信源信道联合解码器模型,包括特征提取模块、特征扩展模块的和点云坐标重建模块。

本发明授权面向三维点云无线传输的自适应深度信源信道联合编码方法在权利要求书中公布了:1.一种面向三维点云无线传输的自适应深度信源信道联合编码方法,其特征在于:包括以下步骤: S1:构建深度信源信道联合编码器模型,包括点云下采样模块和特征提取模块; S2:利用适合于无序点云的功率归一化方法获得输入信道的复数语义向量,使其在噪声信道上传输;步骤S2中,根据步骤S1已经确定的信源信道联合编码器模型,将编码器最后一层输出的点云特征转换为隐变量,并对进行功率归一化,其中表示为下采样率,表示为点云总点数,k表示信道输入符号的维度;功率归一化方法实现步骤包括: S21:在训练阶段记录点云的滑动平均值及方差; S22:在推理阶段使用对进行归一化处理得到并转换为复值向量; 编码后的符号在噪声信道上传输,由函数表示;信源信道联合解码器接收到的信道第个输出为,其中表示为可微分的噪声函数,用于实现模型训练中的后向传播;表示为信道增益; S3:对点云特征与点云坐标进行初始估计,具体包括:将信道输出与信噪比条件作为信源信道联合解码器的输入,首先将转换为实数向量再进行反卷积操作得到点云特征的初始估计值,最后将通过坐标重建层得到点云坐标的初始估计值; S4:设计信道条件自适应的感知机制,具体包括以下步骤: S41:根据点云坐标及特征初始估计值,利用自注意力机制获取输入点云新特征; S42:将信噪比条件扩展至与点云特征相同的维度进行逐元素相加; S43:根据点云上下文信息计算缩放因子; S44:将输入点云特征与缩放因子逐元素相乘得到点云注意力特征; S5:利用多压缩率支持的训练策略对深度信源信道联合编码器模型进行训练; S6:构建深度信源信道联合解码器模型,包括特征提取模块、特征扩展模块的和点云坐标重建模块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学,其通讯地址为:400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。