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龙图腾网获悉云南大学申请的专利基于多分辨率双特征折叠的点云补全方法及系统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：CN115497085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211336530.4，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于多分辨率双特征折叠的点云补全方法及系统是由蔡莉;王继全;刘俊晖;杨云设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分辨率双特征折叠的点云补全方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多分辨率双特征折叠的点云补全方法及系统。该方法包括：向点云补全网络中输入残缺点云；所述点云补全网络为一个多分辨率输入，多级输出的金字塔网络模型，所述点云补全网络包括多分辨率编码器、特征折叠层以及解码器；利用所述多分辨率编码器提取所述残缺点云的全局特征以及局部特征；所述多分辨率编码器包括全局特征提取器以及局部残差特征提取器；利用所述特征折叠层融合所述全局特征以及所述局部特征，生成中间点特征；利用所述解码器解码所述中间点特征，生成完整点云。本发明优化了以往的方法在点云补全的局部细节提取和生成方面的不足。

本发明授权基于多分辨率双特征折叠的点云补全方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多分辨率双特征折叠的点云补全方法，其特征在于，包括： 向点云补全网络中输入残缺点云；所述点云补全网络为一个多分辨率输入，多级输出的金字塔网络模型，所述点云补全网络包括多分辨率编码器、特征折叠层以及解码器；所述多分辨率编码器包括全局特征提取器以及局部残差特征提取器； 对所述残缺点云使用最远点采样算法进行两次下采样分别得到三个不同分辨率的残缺点云； 将所述残缺点云平均分割为四个点云块； 将三个不同分辨率的残缺点云输入至所述全局特征提取器，提取全局特征，具体包括： 分别将三个不同分辨率的残缺点云通过一个融合多层感知机，将每个残缺点云分别映射到六个维度； 将每个所述维度的特征作为局部上下文融合到最终的特征向量中，生成融合后的特征； 将所述融合后的特征通过一维卷积进行降维得到全局特征； 将所述点云块输入至所述局部残差特征提取器，提取局部特征，具体包括： 利用一个多层感知机将所述点云块从数据转化为特征矩阵； 利用3*1的卷积核提取所述特征矩阵的深层特征，并进行三次升维操作，得到16384维的特征； 将所述16384维的特征通过线性层输出2048维的局部特征； 利用所述特征折叠层融合所述全局特征以及所述局部特征，生成中间点特征，具体包括： 将所述全局特征以及所述局部特征映射到多个4*4的2D网格上，得到所述全局特征对应的网格特征向量以及所述局部特征对应的网格特征向量； 对两个所述网格特征向量进行扭曲变形，并连接两个变形后的网格特征向量； 将连接后的网格特征向量通过一个多层感知机，得到折叠后的中间点特征； 利用所述解码器解码所述中间点特征，生成完整点云。

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