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龙图腾网获悉宁波东方理工大学申请的专利一种基于信息密度驱动与自适应四叉树划分的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：CN121353432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511904023.X，技术领域涉及：G06T9/40；该发明授权一种基于信息密度驱动与自适应四叉树划分的压缩方法是由金鑫;魏运涛;曾文军设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息密度驱动与自适应四叉树划分的压缩方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于信息密度驱动与自适应四叉树划分的压缩方法，包括：步骤S1，获取原始高维视觉令牌集合并筛选得到满足要求的视觉令牌子集合；步骤S2，采用空间自适应的递归式四叉树划分机制，将视觉令牌子集合按照二维空间位置重构为令牌网格并划分出信息丰富区域和低语义密度区域，对信息丰富区域执行细粒度划分与令牌保留策略得到第一压缩令牌序列，对低语义密度区域执行令牌合并与降采样策略得到第二压缩令牌序列；步骤S3，将第一压缩令牌序列、第二压缩令牌序列和文本令牌序列进行拼接得到最终令牌序列，以供输入至多模态大模型中进行跨模态推理。有益效果是本发明能够实现在极低令牌预算下保持多模态泛化的理解性能与空间结构完整性。

本发明授权一种基于信息密度驱动与自适应四叉树划分的压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息密度驱动与自适应四叉树划分的压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取原始高维视觉令牌集合并基于信息论准则的令牌选择策略于所述原始高维视觉令牌集合中筛选得到满足相似度要求的视觉令牌子集合； 步骤S2，采用空间自适应的递归式四叉树划分机制，将所述视觉令牌子集合按照二维空间位置重构为令牌网格，于所述令牌网格中划分出至少一信息丰富区域和至少一低语义密度区域，对所述信息丰富区域执行细粒度划分与令牌保留策略得到第一压缩令牌序列，对所述低语义密度区域执行令牌合并与降采样策略得到第二压缩令牌序列； 步骤S3，将所述第一压缩令牌序列、所述第二压缩令牌序列和预先获取的文本令牌序列进行拼接得到最终令牌序列，以供操作人员输入至多模态大模型中进行跨模态推理； 所述步骤S2中，将所述视觉令牌子集合中的各候选令牌按照二维空间位置重新映射为二维网格结构作为所述令牌网格，并在所述令牌网格内递归执行自适应四叉树划分得到多个宽高相等的网格图像区域，以及根据区域信息密度从各所述网格图像区域中区分出所述信息丰富区域和所述低语义密度区域； 所述步骤S2中，针对每个所述网格图像区域，统计所述网格图像区域内各所述候选令牌的令牌子数量，将所述令牌子数量和所述视觉令牌子集合中的令牌总数量之间的比值作为所述网格图像区域对应的所述区域信息密度； 所述步骤S2中，将所述区域信息密度大于第三预设阈值的所述网格图像区域作为所述信息丰富区域，将所述区域信息密度不大于第三预设阈值的所述网格图像区域作为所述低语义密度区域。

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