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龙图腾网获悉岚图汽车科技有限公司申请的专利基于大模型约束的点集占有网络生成方法、装置、设备及存储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：CN119963574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510028322.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于大模型约束的点集占有网络生成方法、装置、设备及存储介质是由陈永昌;薛泽娅;王俊印;金磊;占涛设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型约束的点集占有网络生成方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型约束的点集占有网络生成方法、装置、设备及存储介质，涉及智能驾驶技术领域，包括：获取分割图像特征和图像深度特征；基于所述分割图像特征和所述图像深度特征进行特征提升适配占有体素任务，确定应用区域和目标特征适配输出信息；基于所述应用区域和所述目标特征适配输出信息重建场景定位场景映射点，确定仿激光雷达数据集，基于所述仿激光雷达数据集完成场景体素生成和预测占有语义标签。本申请通过提取图像分割和深度特征，适配占有体素任务并利用特征拼接和交叉注意力机制增强特征，重建场景映射点以生成仿激光雷达数据集，从而高效准确地完成场景体素生成和占有语义标签预测，显著提高场景体素重建精度和细节。

本发明授权基于大模型约束的点集占有网络生成方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型约束的点集占有网络生成方法，其特征在于，所述的方法包括： 获取分割图像特征和图像深度特征； 基于所述分割图像特征和所述图像深度特征进行特征提升适配占有体素任务，确定应用区域和目标特征适配输出信息； 基于所述应用区域和所述目标特征适配输出信息重建场景定位场景映射点，确定仿激光雷达数据集，基于所述仿激光雷达数据集完成场景体素生成和预测占有语义标签； 所述基于所述分割图像特征和所述图像深度特征进行特征提升适配占有体素任务，确定目标特征适配输出信息的步骤包括： 获取特征交互方式，所述特征交互方式包括交叉注意力交互方式和特征拼接交互方式； 基于所述特征交互方式中特征拼接交互方式对所述图像特征和所述图像深度特征进行特征拼接，确定混合特征编码； 基于所述特征交互方式中交叉注意力交互方式对所述图像特征、所述图像深度特征和所述混合特征编码进行特征提升适配占有体素任务，得到目标特征适配输出信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人岚图汽车科技有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市武汉经济技术开发区人工智能科技园N栋研发楼3层N3010号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。