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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于时序光学图像与激光雷达数据的航天器深度补全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：CN116402874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310393175.2，技术领域涉及：G06T7/521；该发明授权基于时序光学图像与激光雷达数据的航天器深度补全方法是由汪洪源;刘祥;李子奇;王梓健;陈昱;王秉文;颜志强;金后设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序光学图像与激光雷达数据的航天器深度补全方法在说明书摘要公布了：一种基于时序光学图像与激光雷达数据的航天器深度补全方法，属于空间目标三维结构感知技术领域。本发明针对现有单帧目标深度补全方法忽略了连续帧的时间相关信息，导致目标时序深度补全结果不一致的问题。包括基于空间目标三维模型仿真获得单目可见光相机的目标灰度图像时序序列和激光雷达的稀疏深度图像时序序列，并生成图像的目标稠密深度地面标签；采用目标灰度图像时序序列和稀疏深度图像时序序列作为样本训练时序航天器深度补全神经网络模型，得到训练后时序航天器深度补全神经网络模型并嵌入至星载平台，基于单目可见光相机和激光雷达采集的实时传感数据实现空间目标稠密深度的预测。本发明用于航天器探测的深度补全。

本发明授权基于时序光学图像与激光雷达数据的航天器深度补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序光学图像与激光雷达数据的航天器深度补全方法，其特征在于包括， 收集多个空间目标三维模型，设定空间目标三维模型的仿真工况以及单目可见光相机与激光雷达的传感器参数；基于多个空间目标三维模型仿真获得单目可见光相机的目标灰度图像时序序列和激光雷达的稀疏深度图像时序序列，并生成图像的目标稠密深度地面标签； 构建时序航天器深度补全神经网络模型：包括多个按时间顺序级联的目标深度预测分支； 每个目标深度预测分支包括编码阶段和解码阶段： 编码阶段包括前景分割模块、灰度图像特征提取模块、形态学预处理模块和深度图像特征提取模块；解码阶段包括LSTM模块和反卷积层； 对于t时刻空间目标深度的预测过程包括： t时刻的稀疏深度图像Is,t经形态学预处理模块预处理后得到预处理后深度图像输入至深度图像特征提取模块； t时刻的目标灰度图像Ig,t经灰度图像特征提取模块提取不同语义层级不同分辨率的多尺度灰度图像特征图； 对t时刻的稀疏深度图像Is,t和目标灰度图像Ig,t进行级联操作后，输入至前景分割模块进行目标前景分割得到前景分割图像； 深度图像特征提取模块首先通过卷积层对预处理后深度图像进行处理，然后与灰度图像特征图按尺度由大至小的顺序逐级进行特征融合，得到t时刻多模态数据融合特征Ft； t时刻多模态数据融合特征Ft通过LSTM模块逐级与t-1时刻的对应层级特征状态进行时序关系建模，并通过反卷积层进行特征解码；最后层特征解码结果结合前景分割图像获得t时刻目标深度预测结果； 采用单目可见光相机的目标灰度图像时序序列和激光雷达的稀疏深度图像时序序列作为样本图像训练时序航天器深度补全神经网络模型，得到训练后时序航天器深度补全神经网络模型； 将训练后时序航天器深度补全神经网络模型嵌入至星载平台，基于单目可见光相机和激光雷达采集的实时传感数据实现空间目标稠密深度的预测。

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