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龙图腾网获悉北京人形机器人创新中心有限公司申请的专利高斯编码模型训练方法、室内占用预测方法、设备和介质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：CN120635680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511128838.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权高斯编码模型训练方法、室内占用预测方法、设备和介质是由张强;张涨;崔巍;孙靖恺;郭宜劼;韩刚;赵文;曹嘉航设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本高斯编码模型训练方法、室内占用预测方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种高斯编码模型训练方法、室内占用预测方法、设备和介质，其中，模型训练方法包括：对样本室内场景图像进行特征提取，得到样本室内场景图像对应的样本图像特征图，根据样本图像特征图，采用预设初始高斯编码模型对随机生成的初始高斯特征进行更新，得到样本室内场景图像对应的目标高斯特征，根据目标高斯特征，获取样本室内场景图像对应的预测空间占用信息，根据样本空间占用信息和预测空间占用信息，对预设初始高斯编码模型进行调参训练，得到目标高斯编码模型。以采用目标高斯编码模型来预测机器人采集的当前室内场景图像的当前高斯特征，进而得到预测空间占用信息，准确性较高，便于机器人准确感知室内场景占用情况。

本发明授权高斯编码模型训练方法、室内占用预测方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种高斯编码模型训练方法，其特征在于，包括： 获取室内场景数据集，所述室内场景数据集包括：样本室内场景图像，其中，所述样本室内场景图像标注样本空间占用信息，所述样本空间占用信息包括：所述样本室内场景图像中已占用对象的实际语义类别以及实际占用体素信息，所述实际语义类别用于指示所述样本室内场景图像中已占用对象的类别，所述实际占用体素信息用于指示所述样本室内场景图像对应三维视野空间内所述样本室内场景图像中已占用对象所在的体素网格； 对所述样本室内场景图像进行特征提取，得到所述样本室内场景图像对应的样本图像特征图； 根据所述样本图像特征图，采用预设初始高斯编码模型对随机生成的初始高斯特征进行更新，得到所述样本室内场景图像对应的目标高斯特征； 根据所述目标高斯特征，获取所述样本室内场景图像对应的预测空间占用信息，所述预测空间占用信息中包括：所述样本室内场景图像中已占用对象的预测语义类别以及预测占用体素信息，所述预测语义类别用于指示预测得到的所述样本室内场景图像中已占用对象的类别，所述预测占用体素信息用于指示所述样本室内场景图像对应三维视野空间内预测得到的所述样本室内场景图像中已占用对象所在的体素网格； 根据所述样本空间占用信息和所述预测空间占用信息，对所述预设初始高斯编码模型进行调参训练，得到目标高斯编码模型。

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