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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于局部特征匹配的动态点云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：CN119011838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411150378.X，技术领域涉及：H04N19/13；该发明授权一种基于局部特征匹配的动态点云编码方法是由崔明月;钟予阳;冯明健;黄凯设计研发完成，并于2024-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部特征匹配的动态点云编码方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于局部特征匹配的动态点云编码方法，包括利用点云数据构建八叉树结构；构建基于时空注意力的熵编码模型；使用交叉注意力模块聚集动态节点特征；基于关联度的参考帧点簇聚合编码提取动态八叉树相关性；基于时空注意力模块融合动态八叉树的特征；基于时空注意力的熵编码模型预测八叉树节点占位符号概率；并将占位符号序列压缩为二进制浮点数序列后转换为比特流。本发明采用局部聚合采样编码，将通过多次自适应采样与点簇关联度计算选取参考帧中与当前八叉树序列关联度最高的点，点簇的整体匹配确保了引入节点的有效性与稳定性。从点云数据构建八叉树，使用参考八叉树节点作为辅助信息，以帮助预测当前八叉树的占位符号概率分布。

本发明授权一种基于局部特征匹配的动态点云编码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部特征匹配的动态点云编码方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、利用点云数据构建八叉树结构； S2、构建基于时空注意力的熵编码模型；所述的熵编码模型包括交叉注意力模块、聚合嵌入模块、时空注意力模块以及多个全连接层； S3、使用交叉注意力模块聚集动态节点特征，并计算节点相似性，具体包括如下步骤： S31、通过嵌入层增加序列中每个节点的特征维数； S32、从已编码的前一帧八叉树中提取同一深度下的所有非空节点作为参考上下文；并将其分割为多个长度为T的子参考上下文； S33、通过全连接层提取子参考上下文和当前上下文的隐藏特征； S34、将子参考上下文和当前上下文的隐藏特征通过交叉乘操作获得各组子参考上下文与当前上下文的相关性分数矩阵； S4、基于聚合嵌入模块提取动态八叉树相关性；采用聚合嵌入模块自适应地将具有相似特征的动态节点进行聚类，具体包括如下步骤： S41、所述的聚合嵌入模块根据按相关性分数高低排序后的索引对相关度矩阵S的每一行使用TopK算法；从子参考上下文中选出与每个预测节点相对应的K个高相关性节点，并将其特征拼接到当前上下文窗口； S5、基于时空注意力模块融合动态八叉树的特征，所述的时空注意力模块包括空间注意力模块和时间注意力模块，以及多个全连接层，所述的空间注意力模块用于感知上下文窗口中各空间位置的节点之间的依赖，所述的时间注意模块则用于学习参考上下文与当前上下文的动态依赖关系； S6、基于时空注意力的熵编码模型预测八叉树节点占位符号概率；并将占位符号序列压缩为二进制浮点数序列后转换为比特流。

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