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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于自训练条件扩散模型的三维点云重建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：CN118691742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202410736167.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于自训练条件扩散模型的三维点云重建方法是由王兴梅;冯泽;胡晓宇;徐悦竹;王雪涵设计研发完成，并于2024-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自训练条件扩散模型的三维点云重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自训练条件扩散模型的三维点云重建方法，包括：获取待重建图像和高斯噪声；构建三维点云重建网络模型，引入条件聚合模块和特征一致性损失，获取条件扩散的三维点云重建网络模型，将所述条件扩散的三维点云重建网络模型作为教师子模型和学生子模块，结合形状自然度模块及重建一致性损失，获取自训练条件扩散的三维点云重建网络模型；将所述待重建图像和所述高斯噪声输入所述自训练条件扩散的三维点云重建网络模型，获取点云重建结果。本发明能够有效利用图像信息，提升三维点云重建性能，同时降低对大规模标注数据依赖。

本发明授权一种基于自训练条件扩散模型的三维点云重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自训练条件扩散模型的三维点云重建方法，其特征在于，包括： 获取待重建图像和高斯噪声； 构建三维点云重建网络模型，引入条件聚合模块和特征一致性损失，获取条件扩散的三维点云重建网络模型，将所述条件扩散的三维点云重建网络模型作为教师子模型和学生子模块，结合形状自然度模块及重建一致性损失，获取自训练条件扩散的三维点云重建网络模型； 所述形状自然度模块，用于挖掘重建点云与无标签图像数据的内在联系，获取点云的结构自然且与所述无标签图像数据保持一致的伪标签点云，以扩充三维点云重建训练集，并结合去噪损失函数以及重建一致性损失对学生子模块进行训练； 所述形状自然度模块包括： 图像特征提取子模块，用于对所述无标签图像数据进行特征提取，获取第一图像特征； 点云特征提取子模块，用于对所述重建点云的几何结构信息进行提取，获取点云特征； 多尺度卷积子模块，用于将所述第一图像特征和所述点云特征进行拼接，获取融合特征； 自注意力子模块，用于对所述融合特征进行重标定，获取重标定特征，对所述重标定特征进行综合分析，获取点云质量评估结果，根据所述点云质量评估结果，判断所述点云的结构是否自然，且与无标签图像数据是否保持一致，获取点云的结构自然且与所述无标签图像数据保持一致的伪标签点云，以扩充三维点云重建训练集，并结合去噪损失函数以及所述重建一致性损失对学生子模块进行训练； 所述学生子模块包括： 特征提取模型，用于对所述待重建图像进行特征提取，获取第二图像特征； 条件聚合模块，用于将所述第二图像特征和噪声点云进行拼接，获取输入点云； 将所述待重建图像和所述高斯噪声输入所述自训练条件扩散的三维点云重建网络模型，获取点云重建结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150006 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。