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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于深度学习的高精度点云补全方法及装置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：CN115439694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211135259.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的高精度点云补全方法及装置是由张登银;冯莹莹;黄丽;严伟丹设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的高精度点云补全方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的高精度点云补全方法及装置，包括：在特征提取模块引入动态核卷积PAConv，可以根据每个点与其邻域点的位置关系学习权重系数，并组合权重矩阵自适应地构建卷积内核。在特征融合模块添加了空间注意力机制，有助于解码器更好学到多种特征之间的相互关系，从而更好的表示这些特征信息。鉴别器模块包含全局和局部注意力鉴别器模块，利用多层全连接进行分类，分别从整体和局部来判断生成结果是否符合真实点云分布，进而优化生成结果。从而提高点云补全的精度，得到完整准确的点云补全结果，这也为点云分割、分类、物体识别以及点云重建等诸多下游任务的顺利进行提供了保障。

本发明授权一种基于深度学习的高精度点云补全方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的高精度点云补全方法，其特征在于，包括： 获取待处理的点云数据； 对所述点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据； 将预处理后的点云数据输入训练好的点云补全模型，其中所述点云补全模型包括多分辨率编码器模块、金字塔解码器模块和注意力鉴别器模块；所述多分辨率编码器模块，被配置为：对输入的点云数据进行特征提取、融合，得到特征向量；所述金字塔解码器模块，被配置为：对所述特征向量进行处理得到三个尺度的点云补全结果；所述注意力鉴别器模块，被配置为：使用生成对抗网络的思想，通过生成模型和判别模型相互博弈学习来产生全局和局部特征一致性的结果； 根据所述点云补全模型的输出，确定高精度点云补全结果； 其中，所述多分辨率编码器模块包括特征提取模块和特征融合模块，特征提取模块中在共享权重的多层感知机MLP嵌入动态卷积层PAConv，根据每个点与其邻域点的位置关系学习权重系数，并组合权重矩阵自适应地构建卷积内核，提高局部细节特征提取能力；在特征融合模块添加空间注意力机制，实现空间维度上的特征聚焦；将最远点采样生成三个不同尺度的缺失点云输入多分辨率编码器模块；使用嵌入动态核卷积PAConv的多层感知机的特征提取模块对三个不同尺度的缺失点云进行特征提取，生成多维特征向量V1，V2，V3；输出的多维特征向量V1，V2，V3输入由空间注意力机制构成的特征融合模块，空间注意力机制学习综合局部特征和全局信息的1024维抽象特征，输出加权后每个位置的特征；再以拼接数组将3个1024维度的抽象特征拼接，最后使用MLP将潜在特征映射整合到最终的特征向量V，维度为1024；所述动态核卷积PAConv的构建方法包括： 初始化一个由K个大小为Cin×Cout的权重矩阵组成的权重库W＝{Wk|k＝1,2,…,K}，其中Cin表示网络在当前层的输入维度，Cout表示网络在当前层的输出维度；计算输入点云中每一个点pi与邻域点pj的相对位置关系，学习不同位置的权重系数表示为： Eij＝Softmaxθpi,pj 其中θ是核大小为1×1的卷积实现的非线性函数；使用Softmax函数进行规范化操作确保输出分数在范围0,1之间；较高的分数意味着对应的位置具有更重要的局部信息；PAConv的内核是通过组合权重矩阵Wk和从点位置学习到的权重系数构成的， 至此，动态核卷积PAConv完成自适应地构建卷积内核的工作，用于捕获输入特征局部区域的信息，输出具有局部关联性的特征； 所述注意力鉴别器模块包括全局注意力鉴别器和局部注意力鉴别器；全局注意力鉴别器用于查看整个点云补全结果来评估其整体一致性，局部注意力鉴别器查看以已完成区域为中心的小区域，以确保生成点云的局部一致性；所述注意力鉴别器模块的处理过程包括：将整体或局部生成点云和真实点云送入注意力鉴别器，通过其中的自编码器获得维度为512的特征向量，再通过连续的全连接层降低维度[512-256-128-16-1],输出最终fake或real的二值结果。

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