北京大学深圳研究生院李革获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利一种基于对抗学习的点云去噪增强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：CN114723629B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210330045.X，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于对抗学习的点云去噪增强方法是由李革;张楠;李宏;高伟设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于对抗学习的点云去噪增强方法在说明书摘要公布了：本发明的基于对抗学习的点云去噪增强方法，包括如下步骤：在深度点云去噪网络训练过程中，将点云噪声置信度估计模块嵌入原始点云去噪网络；将带噪点云输入到嵌入点云噪声置信度估计模块的深度点云去噪网络中，根据点云噪声置信度估计模块估计出的点云置信度向量以及深度点云去噪网络预测出的去噪点云结果计算对抗损失；每次迭代时根据对抗损失扰动输入点云，生成对抗样本加入训练。本发明的基于对抗学习的点云去噪增强方法，能够动态的生成模型难以处理的对抗样本，提升点云去噪训练的数据多样性，在生成高斯噪声和模拟激光雷达采样噪声去噪任务上本发明增强后的模型相较于基准模型都有一定的提升。
本发明授权一种基于对抗学习的点云去噪增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗学习的点云去噪增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：在深度点云去噪网络训练过程中，将点云噪声置信度估计模块嵌入原始点云去噪网络；以及 步骤二：将带噪点云输入到嵌入点云噪声置信度估计模块的深度点云去噪网络中，根据点云噪声置信度估计模块估计出的点云置信度向量，以及深度点云去噪网络预测出的去噪点云结果计算对抗损失， 对于输入的带噪点云，将其输入到嵌有点云噪声置信度估计模块的深度点云去噪网络预测出去噪点云结果，具体地，深度点云去噪网络预测出的去噪点云结果是通过特征提取模块提取逐点特征，将逐点特征送入去噪模块后，根据去噪损失训练深度模型，实现点云去噪；其中，所述的根据点云置信度向量计算的对抗损失表示为，其中是点云噪声置信度估计模块估计得到的点云置信度向量，用来表示点云中的点可能处于低噪声状态的概率；以及 步骤三：每次迭代时根据对抗损失扰动输入点云，生成对抗样本加入训练。
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