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龙图腾网获悉浙江华是科技股份有限公司申请的专利一种3D点云增强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：CN121053038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511586979.X，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种3D点云增强方法及系统是由吴显德;杜欢;郑星伟;雷明根;盛凯威;何淑燕设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种3D点云增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种3D点云增强方法及系统。其中，该方法包括：获取图像数据集及对应的3D原始点云集；基于图像数据集训练得到目标视觉模型；将图像数据集输入到冻结的目标视觉模型中预测；基于预测得到的结果将图像数据集转换；将转换得到的预测的3D点云集与3D原始点云集融合；将融合后的3D点云集训练得到目标PointNet++模型；获取待识别的图像及对应的3D原始点云，将其输入到目标视觉模型和目标PointNet++模型中预测，得到目标3D点云。该方法基于目标视觉模型预测生成点云并与原始点云融合，有效缓解点云稀疏问题；在二维和三维空间同时进行监督，使模型兼具空间感知和视觉理解能力，提升泛化性能。

本发明授权一种3D点云增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种3D点云增强方法，其特征在于，包括： S1、获取图像数据集及对应的3D原始点云集，将图像数据集输入到原始视觉模型的骨干网络中进行特征提取；将提取到的特征图分别输入到深度值解码器、焦距偏移量解码器、分割解码器中进行预测； S2、基于预测得到的第一结果计算第一总损失值；根据第一总损失值反向更新所述原始视觉模型；重复S1~S2，直至第一总损失值在第一预设范围内波动时停止，得到目标视觉模型； S3、将目标视觉模型冻结，并将图像数据集输入到冻结的目标视觉模型中进行预测；基于预测得到的第二结果将图像数据集转换得到预测的3D点云集； S4、将预测的3D点云集与3D原始点云集进行融合；将融合后的3D点云集采用原始PointNet++模型进行特征提取，并在特征提取过程中引入二维分割向量，将提取到的特征图进行上采样，得到预测的第三结果； S5、基于预测的第三结果计算第二总损失值；根据第二总损失值反向更新所述原始PointNet++模型；重复S4~S5，直至第二总损失值在第二预设范围内波动时停止，得到目标PointNet++模型； S6、获取待识别的图像及对应的3D原始点云，将其输入到目标视觉模型和目标PointNet++模型中进行预测，得到目标3D点云。

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