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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于Mamba模型的点云上采样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：CN121032785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511556708.X，技术领域涉及：G06T3/4023；该发明授权一种基于Mamba模型的点云上采样方法及系统是由彭新;曹可豪;徐臻;肖子洋;李路明;王华;邱日轩设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Mamba模型的点云上采样方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于Mamba模型的点云上采样方法及系统，其方法包括获取稀疏点云，将所述点云划分为至少两个体素，根据空间填充曲线将所述至少两个体素序列化，得到一维序列，对所述一维序列进行特征提取，得到多尺度体素特征，将所述多尺度体素特征输入到Mamba模块中进行时序建模，并输出每个体素对应的增强时序特征及隐藏状态，根据所述隐藏状态预测每个体素的插值权重矩阵，在每个体素内生成个预测点，并预测所述预测点相对于体素中心的坐标偏移量，最后将所述新增点与所述点云融合，输出密集点云，综上，本发明提供了一种能够有效提升稀疏点云数据密度与几何精度，并兼顾处理效率的点云上采样方案。

本发明授权一种基于Mamba模型的点云上采样方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Mamba模型的点云上采样方法，其特征在于，包括： S100，获取稀疏点云；其中，为点数，3为坐标维度； S200，将所述点云划分为至少两个体素；其中，每个体素内包括至少一个点云，所述点云通过所在体素的体素中心坐标和特征表示，所述特征包括密度和法向量； S300，根据空间填充曲线将所述至少两个体素序列化，得到一维序列； S400，对所述一维序列进行特征提取，得到多尺度体素特征；其中，S400具体包括： S401，通过特征编码计算每个非空体素内所述点云的统计特征；所述统计特征包括均值坐标、密度和法向量；其中，为体素内点数，分别为X轴、Y轴和Z轴的坐标； S402，将所述统计特征输入体素特征矩阵，其中为非空体素数，表示初始特征维度，且； S403，通过至少两级稀疏卷积下采样捕获多尺度特征，每级稀疏卷积分别包含稀疏卷积层与体素池化；所述稀疏卷积具体包括： 通过稀疏卷积层对非空体素进行计算，利用哈希表加速邻域查询并输出对应特征图； 通过体素池化降低体素网格分辨率，并对于所述特征图进行特征聚合输出下采样后的体素特征； S500，将所述多尺度体素特征输入到基于选择性状态空间模型的Mamba模块中进行时序建模，并输出每个体素对应的增强时序特征及隐藏状态，为特征维度； S600，根据所述隐藏状态预测每个体素的插值权重矩阵；其中，为所述体素的上采样倍数； S700，基于所述插值权重矩阵与所述隐藏状态，将所述隐藏状态解码为预测点的坐标残差，根据所述坐标残差在每个体素内生成个预测点，并预测所述预测点相对于体素中心的坐标偏移量； S800，对所述坐标偏移量与对应体素的中心坐标进行求和，生成新增点坐标，并将所述新增点与所述点云融合，输出密集点云为融合新增点后的点云总点数。

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