一种基于分组选择性状态空间的计算高效点云分析方法

本发明公开了一种基于分组选择性状态空间的计算高效点云分析方法，首先，序列扩展模块沿各轴分别对点进行序列化，使无序点云能无需参数而更稳定地适应Mamba的因果特性。第二，采用排序提示和位置嵌入分别为点序列提供排序和位置信息，从而更好地捕获几何语义。第三，链式双向Mamba将并行双向Mamba中的正向与反向过程串联，提供点序列上全局感受野的同时，在扫描过程中捕捉高阶几何信息。第四，分组选择性状态空间模型通过在选择性状态空间模型中引入多个维度间的参数共享，缓解因后者中计算模式而引发的过拟合。第五，序列合并模块融合不同序列上因果推理出的对应高阶交互特征。最后，将上述流程封装为一个基本块，嵌入至标准的编解码器架构中，用于层级式的特征聚合。该方法在确保计算高效的同时，提升了基于状态空间模型点云分析的准确性。