自动驾驶

GraphGSOcc: Semantic-Geometric Graph Transformer with Dynamic-Static Decoupling for 3D Gaussian Splatting-based Occupancy Prediction

GraphGSOcc: 基于语义-几何图变换器的3D高斯散射体占用预测方法，采用动态-静态解耦

Ke Song, Yunhe Wu, Chunchit Siu, Huiyuan Xiong

机构 * School of Intelligent Systems Engineering（智能系统工程学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 GraphGSOcc通过结合语义和几何图变换器，解耦动态-静态物体优化，提升3D高斯散射体占用预测的性能和效率。

Journal ref IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2026