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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利一种处理点云数据的方法和目标处理点云数据模型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：CN115170682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202210445999.5，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权一种处理点云数据的方法和目标处理点云数据模型是由高伟;谢良;李革设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种处理点云数据的方法和目标处理点云数据模型在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种处理点云数据的方法和目标处理点云数据模型，该方法包括：获取待压缩的点云数据，其中，所述待压缩的点云数据是对目标场景或者目标对象进行点云数据采集得到的；将所述待压缩的点云数据输入压缩模型，通过所述压缩模型得到压缩后点云数据，其中，所述压缩模型包括：多层特征提取模块，每一层特征提取模块进一步包括局部特征提取模块以及与所述局部特征提取模块连接的全局特征提取模块，所述全局特征提取模块至少包括自注意力模块和前馈神经网络；根据所述压缩后点云数据进行图像处理。通过本申请的一些实施例能够实现对点云数据的压缩，同时能够获得点云数据的全局特征，进而能够提升后续图像处理的准确率。

本发明授权一种处理点云数据的方法和目标处理点云数据模型在权利要求书中公布了：1.一种处理点云数据的方法，其特征在于，应用于目标处理点云数据模型，所述目标处理点云数据模型包括：压缩模型、超先验编码器、解码模块和识别模块，所述目标处理点云数据模型是通过目标损失函数训练得到；所述超先验编码器用于根据压缩后点云数据获得高斯分布参数，所述解码模块用于通过高斯分布参数将压缩后点云数据进行上采样解码获得重建图像；其中，所述目标损失函数是通过重建结果损失值和识别结果损失值共同表征的，所述重建结果损失值由所述压缩模型、所述超先验编码器和所述解码模块决定，所述识别结果损失值由所述压缩模型、所述超先验编码器和所述识别模块决定； 所述方法包括： 获取待压缩的点云数据，其中，所述待压缩的点云数据是对目标场景或者目标对象进行点云数据采集得到的； 将所述待压缩的点云数据输入压缩模型，通过所述压缩模型得到压缩后点云数据，其中，所述压缩模型包括：多层特征提取模块，每一层特征提取模块进一步包括局部特征提取模块以及与所述局部特征提取模块连接的全局特征提取模块，所述全局特征提取模块至少包括自注意力模块和前馈神经网络； 将所述压缩后点云数据输入到超先验编码器中，通过所述超先验编码器对所述压缩后点云数据进行上采样和下采样操作，获得超先验点云数据特征，包括：将所述压缩后点云数据进行下采样操作，继续压缩点云数据，通过多层感知机和无位置全局特征提取模块的组合，获得超先验下采样全局特征，将所述超先验下采样全局特征进行上采样操作，获得超先验点云数据特征；其中，无位置全局特征提取模块是基于Transformer框架建立的，无位置全局特征提取模块的输入为点云数据的空间坐标和多层感知机的输出特征，无位置全局特征提取模块无需输入局部特征； 根据所述超先验点云数据特征，获得高斯分布参数，其中，所述高斯分布参数包括均值和方差； 基于所述高斯分布参数对所述压缩后点云数据进行算数编码解码操作，获得目标压缩点云数据； 根据所述目标压缩点云数据进行图像处理。

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