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龙图腾网恭喜杭州智元研究院有限公司申请的专利一种快速的点云数据传输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：CN119339213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411885764.3，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权一种快速的点云数据传输方法及系统是由钱坤宏;徐嘉晨;马喻兵;何晶晶;江闻涛;余益衡;洪一帆设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速的点云数据传输方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种快速的点云数据传输方法及系统，该方法包括：在客户端通过传感器采集原始点云数据；采用基于自适应采样策略的泊松盘下采样方法对原始点云数据进行稀疏化处理，生成稀疏点云数据；将稀疏点云数据通过低延迟通信协议传输至服务器端；采用预训练的动态图卷积神经网络对稀疏点云数据进行上采样，重建原始点云数据。不仅能精确剔除冗余信息显著提升点云数据传输的效率，还能确保捕获的高分辨率与关键结构信息在传输过程中得到有效保存，适用于自动驾驶、无人机协同感知等实时应用场景。

本发明授权一种快速的点云数据传输方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种快速的点云数据传输方法，其特征在于，包括：在客户端通过传感器采集原始点云数据；采用基于自适应采样策略的泊松盘下采样方法对原始点云数据进行稀疏化处理，生成稀疏点云数据；将稀疏点云数据通过低延迟通信协议传输至服务器端；采用预训练的动态图卷积神经网络对稀疏点云数据进行上采样，重建原始点云数据；所述动态图卷积神经网络包括输入层、边特征构建层、卷积操作层和上采样模块，其中：所述输入层用于输入稀疏点云数据集，另每个点的三维坐标；所述边特征构建层将稀疏点云数据集转换为图结构，其中，为顶点集，代表稀疏点云数据集中的点，为边集，计算边的特征，采用K近邻算法构建图的邻接矩阵；所述卷积操作层通过动态图卷积运算，对边集进行卷积操作，更新每个点的特征；所述上采样模块通过基于DenseGCN的增强多尺度图卷积网络和节点重排序以及重构回三维空间操作，逐步将稀疏点云数据上采样还原为高精度点云；具体包括：通过三个串行的基于DenseGCN的增强多尺度图卷积网络模块提取点云的特征，为： ；其中，为增强多尺度图卷积网络模块的输入特征，为增强多尺度图卷积网络模块的输出特征，是增强多尺度图卷积网络模块卷积核大小，是增强多尺度图卷积网络模块扩张率，是增强多尺度图卷积网络模块输出通道的数量；将节点特征从原始维度扩展为,将扩展后的节点特征重新排列，将维度的特征变为,即： ； ； ；其中，为降采样比例的倒数，是稀疏点云数据的节点数，是原始点云数据的节点数，和是可学习的参数，为重塑函数，为卷积操作层第层的节点特征；采用多层感知机对点云进行重构到三维空间。

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