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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于点云时空记忆网络的4D目标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：CN115471651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211056641.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于点云时空记忆网络的4D目标分割方法是由刘勇;梅剑标;王蒙蒙设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云时空记忆网络的4D目标分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉领域，公开了一种基于点云时空记忆网络的4D目标分割方法，包括以下步骤：S1、构建4D目标分割任务数据集；S2、基于点云时空记忆网络并结合非局部局部注意力机制构建4D目标分割网络；S3、对所述4D目标分割网络模型进行训练，通过降低网络损失函数优化网络参数直至网络收敛，获得基于点云时空记忆网络的4D目标分割方法；S4、利用所述基于点云时空记忆网络的4D目标分割方法对新的LIDAR视频序列分割给定目标。本发明提供了新的数据集，并结合点云时空记忆网络和注意力机制设计了快速稳定的4D目标分割算法，所设计的算法对实际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点云时空记忆网络的4D目标分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云时空记忆网络的4D目标分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建4D目标分割任务数据集； S2、基于点云时空记忆网络并结合非局部局部注意力机制构建4D目标分割网络； S3、对所述4D目标分割网络模型进行训练，通过降低网络损失函数优化网络参数直至网络收敛，获得基于点云时空记忆网络的4D目标分割方法； S4、利用所述基于点云时空记忆网络的4D目标分割方法对新的LIDAR视频序列分割给定目标； 所述步骤S2具体包括以下步骤： S21、将两类不同的输入，即点云模板PR及其目标掩码MR和点云搜索区PQ通过输入转换模块映射到统一的特征空间，得到模板特征ER和搜索特征EQ； S22、利用以PointNet++为骨干网络构建的孪生编码器分别对模板特征ER和搜索特征EQ下采样，得到层次化特征FR和FQ； S23、利用非局部注意力机制模块和局部注意力机制模块对所述层次化特征FR和FQ计算匹配特征O； S24、以PointNet++的分割头为基础构建多阶段解码器，初始以所述匹配特征O为输入之后以上一阶段的输出和来自孪生编码器相同层次的特征为输入，逐步进行上采样，得到最终输出MQ。

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