基于自适应时空聚合增强的3D点云语义分割方法和系统

本发明公开了一种基于自适应时空聚合增强的3D点云语义分割方法和系统，属于自动驾驶与环境感知技术领域。方法包括：基于激光雷达线束结构对多帧点云进行时空混合增强，通过奇偶线束组合提升稀疏区域特征表达；设计类别自适应帧融合机制，依据目标识别难度动态调整历史帧融合长度，增强小目标分割能力；结合点云密度感知蒸馏策略，在高密度区域采用细粒度特征对齐，低密度区域采用全局语义补偿，优化模型泛化性；通过多帧图像生成伪体素特征，利用三线性插值与时空对齐实现图像‑点云的高效融合。本方法显著提升了动态场景下语义分割的精度与鲁棒性，可广泛应用于自动驾驶、机器人导航等领域，具有高实用价值与产业落地潜力。