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龙图腾网获悉北京科技大学顺德创新学院申请的专利一种基于注意力全景感知引导的深度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：CN116245930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310190530.6，技术领域涉及：G06T7/593；该发明授权一种基于注意力全景感知引导的深度补全方法及装置是由刘皓挺;陈帅;蓝金辉;陈成凯;王潇涵设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力全景感知引导的深度补全方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于注意力全景感知引导的深度补全方法及装置，涉及信息融合技术领域。获取可见光相机拍摄的RGB图像数据以及激光雷达扫描的稀疏深度图像数据；通过全景分割网络将RGB图像数据处理为待处理图像的全景分割图像数据；构建3U‑DenseNet网络，将RGB图像数据、全景分割图像数据以及稀疏深度图像数据输入至3U‑DenseNet网络，经过多模态注意力融合模块MMTSAFB输出初步深度补全结果；构建结合卷积空间传播网络CSPN++，将初步深度补全结果输入至CSPN++中，获得深度补全结果，完成基于注意力全景感知引导的深度补全。本发明实现了端到端的深度补全，基于注意力的全景感知引导的深度补全方法精度高，补全效果好，通过融合全景分割图像，在物体边界处的深度变化更细腻。

本发明授权一种基于注意力全景感知引导的深度补全方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力全景感知引导的深度补全方法，其特征在于，包括： S1：获取可见光相机拍摄的RGB图像数据以及激光雷达扫描的稀疏深度图像数据； S2：通过全景分割网络将RGB图像数据处理为待处理图像的全景分割图像数据； S3：构建3U-DenseNet网络，将所述RGB图像数据、全景分割图像数据以及稀疏深度图像数据输入至所述3U-DenseNet网络，经过多模态注意力融合模块MMTSAFB输出初步深度补全结果； 将所述RGB图像数据以及稀疏深度图像数据输入至颜色引导SC分支，获得具有场景的颜色线索的颜色密集深度图SC-Depth数据； 将预测的SC分支的颜色密集深度图SC-Depth数据以及全景语义图像和稀疏深度图像数据输入至全景分割语义引导SP分支，获得全景语义深度数据； 将稀疏深度图像数据、颜色密集深度图SC-Depth数据以及全景语义深度数据输入至深度引导3S分支，获得密集深度图数据； 将RGB图像数据以及稀疏深度图像数据以串联的方式输入所述颜色引导SC分支，输出颜色密集深度图SC-Depth数据； 将SC分支的解码器特征通过MMTSAFB融合到对应的SP分支的编码器特征中；SP分支以颜色密集深度图SC-Depth数据、全景语义图像和稀疏深度图的拼接作为输入，输出SP密集深度图，所述SP密集深度图为全景语义深度数据； 将来自SC和SP分支的解码器特征通过多模态注意力融合模块MMTSAFB融合到相应的3S分支的编码器特征中；其中，在3S分支中，MMTSAFB以三种模式的特征映射作为输入输出细化融合的特征映射； 构建不同输入分辨率的注意力融合模块MMTSAFB，对三个分支之间的特征进行融合，获得初步深度补全结果； S4：构建结合卷积空间传播网络CSPN++，将所述初步深度补全结果输入至CSPN++中，获得深度补全结果，完成基于注意力全景感知引导的深度补全。

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