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龍圖騰網獲悉北京理工大學重慶創新中心;北京理工大學申請的專利一種基于注意力機制的點云場景流預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114387422B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210063938.2，技術領域涉及：G06T17/20；該發明授權一種基于注意力機制的點云場景流預測方法是由李佳男;丁立鶴;許廷發;董少聰;許新里;王杰設計研發完成，并于2022-01-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力機制的點云場景流預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于注意力機制的點云場景流預測方法，包括以下步驟：S1、構建真實場景流數據集；S2、基于真實場景流數據集對輸入數據預處理，建立點云特征提取模型，對局部區域候選場景流生成，通過注意力機制對候選場景流進行聚合，對候選場景流進行上采樣，采用帶有殘差連接的輸出層對輸出進行修正；S3、采用預測場景流和真實場景流的L1Loss作為損失對網絡進行優化和訓練；S4、將訓練好的網絡在構建好的真實場景流數據集上進行測試，獲得測試結果。

本發明授權一種基于注意力機制的點云場景流預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力機制的點云場景流預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、構建真實場景流數據集； S2、基于真實場景流數據集對輸入數據預處理，建立點云特征提取模型，對局部區域候選場景流生成，通過注意力機制對候選場景流進行聚合，對候選場景流進行上采樣，采用帶有殘差連接的輸出層對輸出進行修正； S3、采用預測場景流和真實場景流的L1Loss作為損失對網絡進行優化和訓練； S4、將訓練好的網絡在構建好的真實場景流數據集上進行測試，獲得測試結果； 所述步驟S2的具體步驟為： S21、在輸入層面對輸入點云進行統一的預處理，使得每一幀輸入點云被采集到統一的數量； S22、采用point-based的點云神經網絡對輸入點云進行特征提取，設置兩層點云特征提取層，將點云編碼到一個淺層次的特征空間中； S23、當兩幀點云完成特征提取后，進行局部區域的候選場景流生成； S24、通過注意力機制對候選場景流進行聚合，獲得低分辨率點的場景流； S25、采用步驟S24中的方法對低分辨率點的場景流進行上采樣； S26、采用帶有殘差連接的輸出層，將倒數第二層的點云特征經過兩層線性層后作為殘差對最后的輸出進行修正； 所述步驟S25具體為：對于高分辨點云中的每一點，以預先設置好的半徑在已經計算好場景流的低分辨率點云中搜索其領域點，構成候選點集，再以高分辨率點的特征作為query，低分辨率點的特征作為key，低分辨率的場景流作為value，通過步驟S24中的公式，計算得到高分辨率的點場景流。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京理工大學重慶創新中心;北京理工大學，其通訊地址為：401120 重慶市渝北區龍興鎮曙光路9號9幢；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。