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龙图腾网获悉中国计量大学;浙江工业大学申请的专利一种基于降噪自编码器的点云去噪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：CN117196963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310184960.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于降噪自编码器的点云去噪方法是由肖刚;胡豪;陆佳炜;王琪冰;李琛设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于降噪自编码器的点云去噪方法在说明书摘要公布了：一种基于降噪自编码器的点云去噪方法，首先，对点云数据进行处理，将点云去噪问题视为一个局部问题，取每个点的邻域并对其进行随机抽样采样；其次，Transform层通过对输入数据进行适当破坏，为后续特征的提取制造障碍；随后，通过主成分分析法计算的旋转矩阵进行点云对齐，将点云旋转到同一角度；然后，Encoder层通过多层感知机在破损数据中提取潜在特征，并使用最大值池化来加强平移不变性、旋转不变性以及尺度不变性；最后，网络的Decoder层通过全卷积来对潜在特征进行解码，输出噪声点的预测位移，完成去噪。本发明在保持点云数据几何特征的基础上，尽可能高效的去除噪声。

本发明授权一种基于降噪自编码器的点云去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于降噪自编码器的点云去噪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 第一步：基于降噪自编码器框架，构建三层网络模型，包含用于破坏点云数据的Transform层、起编码作用的Encoder层以及起解码作用的Decoder层； 第二步：对输入的数据进行预处理，使点云数据转换为更容易被网络直接处理的格式； 通过计算点与点之间的距离得出局部邻域，并对每个局部邻域进行采样控制，保证邻域中的点云数量一致； 其中，点云局部邻域是指在点云数据中距离选定点小于特定距离的点的集合； 第三步：将经过处理的点云数据输入至第一步中构建好的Transform层中进行破坏处理； 所述第三步的过程如下： 步骤3.1对输入的点云添加高斯白噪声扰动得到为网络后续的学习过程添加阻碍，使得学习到的特征更有表现能力； 其中，是服从正太分布的扰动向量，～表示服从于，N0,σ2I表示均值为0且标准差为σ的正太分布，σ由实验选取为包围盒对角线长度的0.5％，I为3×3的单位矩阵，以符合点云数据的维度； 其中，高斯白噪声是幅度服从正态分布且功率谱密度服从均匀分布的噪声数据； 步骤3.2按照一定的概率将某些节点清零，进一步提升网络的泛化能力，降低对输入数据的依赖性； 第四步：基于PCA进行点云数据的对齐，加强网络的不变性； 其中，网络的不变性是平移不变性、旋转不变性以及尺度不变性； 第五步：将处理后的点云输入至第一步中构建好的Encoder层，获取数据的潜在特征； 第六步：将从Encoder层中提取的潜在特征输入至第一步中构建好的Decoder层中，输出作用于噪声点的位移，完成去噪过程。

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中国计量大学;浙江工业大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区学源街258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”。