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近年来，随着城市治理、园区巡检、应急处置等场景对动态感知和快速响应能力的要求不断提升，移动安防与低空安防需求快速增长，安防监控逐渐从“单一固定点位”向“空地联动、固移结合”的立体安防演进，由固定摄像头、无人机、机器人及可移动摄像头构成的立体视联网正加速成型。在这一复杂场景中，终端设备不仅需要回传高清视频，还需同步采集红外图像、激光点云及环境传感等多模态数据。然而，传统视联网“单一视频回传”的架构难以满足海量异构数据的并发需求，亟需攻关新型多模态数据融合传输与高效编码技术，以支撑复杂场景下综合感知数据的实时回传与协同分析。
面向上述需求，围绕“多模态协同与高效传输”的核心理念，中国移动研究院联合北京大学、中国科学院大学创新性地提出了一种基于3D高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）的新型点云压缩框架，为立体视联网的多模态数据融合接入传输提供了关键技术支撑。一方面，该框架针对点云等三维感知数据的稀疏性与非结构化特性，构建了统一的几何-属性联合压缩机制，突破了传统方法在低码率下视觉质量严重受损的局限，实现了高压缩比与高感知视觉质量的平衡；另一方面，研究团队引入解码端超分优化与纹理-结构分层编码技术，有效解决了多模态数据在弱网环境下的传输瓶颈，大幅降低了移动视频终端在复杂场景下的带宽与存储压力。
实验表明，相比ISO/IEC MPEG G-PCC、Google Draco等主流方案，该框架在同等视觉保真度下可降低码率达50%以上。这一创新成果不仅有效提升了立体视联网多模态数据的协同传输效率，更为具身智能、数字孪生等场景提供了前瞻性解决方案。
《IEEE Transactions on Multimedia》是多媒体领域的国际顶级学术期刊（影响因子：9.7，CCF-A类），刊载内容涵盖多媒体技术和多媒体应用研究的各个方面，包括但不限于电路、网络、信号处理、系统、软件和系统集成，在多媒体技术与系统领域具有广泛的学术影响力和高度认可度。
