中科南京人工智能创新研究院李成华获国家专利权
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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院申请的专利3D高斯泼溅压缩方法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：CN121193947B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511730920.3，技术领域涉及：H04N19/597；该发明授权3D高斯泼溅压缩方法是由李成华;吴泽琛;张一帆;王培松;胡庆浩设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本3D高斯泼溅压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种3D高斯泼溅压缩方法，包括：采集多视图图像序列，提取原始3DGS数据及对应的多模态语义信息；基于原始3DGS数据的几何特征与多模态语义信息，生成自组织划分结构；依据自组织划分结构，并利用语义信息，通过生成式模型对数据的属性进行处理，得到编码后的属性数据；将结构信息与编码后的属性数据装配成压缩图像数据码流。本发明利用语义引导划分结构并由生成模型恢复细节，解决了压缩过程中关键语义特征易丢失、场景复杂度适配性差的问题，实现了高压缩率下的高保真重建。
本发明授权3D高斯泼溅压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种3D高斯泼溅压缩方法，其特征在于，包括： 采集多视图图像序列，提取包括3D高斯的位置、各向异性协方差、颜色球谐系数及不透明度在内的原始3D高斯泼溅数据，以及对应的多模态语义信息；其中多模态语义信息包括多视图图像、文本提示；所述多模态语义信息通过跨模态编码模型获得； 基于原始3D高斯泼溅数据的几何特征与多模态语义信息，生成自组织划分结构； 依据自组织划分结构，并利用多模态语义信息，通过预配置的生成式模型对原始3D高斯泼溅数据的属性进行处理，得到编码后的属性数据；其中生成式模型是能够从紧凑的潜在表示中重建高保真数据的模型； 将用于复原自组织划分结构的结构信息与编码后的属性数据，共同装配成压缩图像数据码流。
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