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龙图腾网获悉陕西科技大学申请的专利一种基于概率分布生成的跨尺度点云补全系统及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：CN118154890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410320508.3，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于概率分布生成的跨尺度点云补全系统及方法是由李洁;支一飞;代胜超;刘伟峰设计研发完成，并于2024-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于概率分布生成的跨尺度点云补全系统及方法在说明书摘要公布了：一种基于概率分布生成的跨尺度点云补全系统及方法，该系统包括邻域分布特征模块、骨骼点特征模块、跨尺度生成模块及雪花解卷积模块；邻域分布特征模块用于对获取的原始残缺点云数据进行特征提取，得到原始残缺点云数据的点间邻域分布特征；骨骼点特征模块用于对稀疏残缺点云数据进行特征提取，得到骨骼点特征；跨尺度生成模块用于对点间邻域分布特征和骨骼点特征进行尺度融合处理及解码，得到粗解码点云数据；雪花解卷积模块用于对粗解码点云数据进行上采样处理，得到目标点云数据。本发明具有针对运动状态下的边缘损失补全效果好与面对不同尺度下点云目标补全效果好的特点。

本发明授权一种基于概率分布生成的跨尺度点云补全系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于概率分布生成的跨尺度点云补全系统，其特征在于，包括邻域分布特征模块、骨骼点特征模块、跨尺度生成模块及雪花解卷积模块； 邻域分布特征模块用于对获取的原始残缺点云数据进行特征提取，得到原始残缺点云数据的点间邻域分布特征； 骨骼点特征模块用于对稀疏残缺点云数据进行特征提取，得到骨骼点特征，其中，稀疏残缺点云数据为通过最远点采样算法对获取的原始残缺点云数据进行下采样处理得到； 跨尺度生成模块用于对点间邻域分布特征和骨骼点特征进行尺度融合处理及解码，得到粗解码点云数据； 雪花解卷积模块用于对粗解码点云数据进行上采样处理，得到目标点云数据； 所述邻域分布特征模块包括第一集合抽象层、先验推理层、全连接层及第一Transformer层； 所述骨骼点特征模块包括第二集合抽象层和第二Transformer层； 通过所述邻域分布特征模块对原始残缺点云数据进行特征提取，得到原始残缺点云数据的点间邻域分布特征； 通过第一集合抽象层对原始残缺点云数据进行特征提取，得到第一高维特征； 通过第一Transformer层对第一高维特征进行编码，得到第一编码特征； 通过第一集合抽象层对第一编码特征进行特征提取，得到第一高维编码特征； 通过先验推理层对第一高维编码特征进行特征转换，得到高斯分布特征； 通过全连接层对高斯分布特征进行特征转换，得到原始残缺点云数据的点间邻域分布特征； 通过所述骨骼点特征模块对稀疏残缺点云数据进行特征提取，得到骨骼点特征； 通过第二集合抽象层对稀疏残缺点云数据进行特征提取，得到第二高维特征； 通过第二Transformer层对第二高维特征进行编码，得到第二编码特征； 通过第二集合抽象层对第二编码特征进行特征提取，得到第二高维编码特征； 通过第二Transformer层对第二高维编码特征进行编码，得到双编码特征； 通过第二集合抽象层对双编码特征进行特征提取，得到骨骼点特征。

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