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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于稀疏实例提议和聚合的点云全景分割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：CN116433947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310447674.5，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于稀疏实例提议和聚合的点云全景分割方法是由刘勇;梅剑标设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏实例提议和聚合的点云全景分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及3D视觉技术领域，提出了一种基于稀疏实例提议和聚合的点云全景分割方法，基于“采样‑移动‑聚类”方案设计一种高效准确且非学习的稀疏实例提议模块，消除了对偏移分支的依赖，并加速了聚类过程，且可以轻松地扩展到其他骨干网络和数据集中，并以即插即用的方式使用；此外基于KNN‑Transformer设计一种实例聚合模块对实例提议模块产生的潜在的碎片化的实例进行聚合，提高其在大目标上的性能，输出更加精确完整的实例分割结果。本发明提出的方法PANet能够准确地对输入的点云进行全景分割，且对实际3D环境中目标遮挡，快速移动等问题具有很好的鲁棒性。

本发明授权一种基于稀疏实例提议和聚合的点云全景分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏实例提议和聚合的点云全景分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于“采样-移动-聚类”的方式构建稀疏实例提议模块，输出实例提议； S2、基于KNN-Transformer构建实例聚合模块对所述稀疏实例提议模块产生的潜在的碎片化的实例进行聚合，输出精确完整的实例分割结果； S3、利用服务器，通过降低网络损失函数优化网络参数，直至网络收敛，获得基于稀疏实例提议和聚合的点云全景分割方法； S4、利用所述基于稀疏实例提议和聚合的点云全景分割方法对新的点云进行全景分割； 所述步骤S1具体包括以下步骤： S11、构建平衡点采样策略，对前景点进行稀疏采样，获得稀疏种子点，以降低计算负担和内存消耗； S12、构建“气泡收缩”移动模块，将所述稀疏种子点往实例中心迭代式地移动，使得属于不同实例的种子点分离而属于相同实例的种子点聚合； S13、使用基于深度优先搜索的连通组分标记算法对移动后的所述稀疏种子点进行聚类，并将其他未采样点分配到对应种子点所属的簇，得到最终实例提议点簇，N为点簇数，为第个点簇中的点的集合。

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