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龙图腾网恭喜苏州大学申请的专利一种基于场景流先验引导的自监督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：CN117764881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202311837449.9，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于场景流先验引导的自监督点云补全方法及装置是由盛洁;阙郁霏;吴澄;丁俊哲;张睿喆设计研发完成，并于2023-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于场景流先验引导的自监督点云补全方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是指一种基于场景流先验引导的自监督点云补全方法、装置及计算机可读存储介质。所述方法包括：获取雷达采集的包含残缺点云的点云序列，并利用前一帧和后一帧点云序列得到当前帧的正向场景流和反向场景流，作为当前帧的潜在补充点云；在当前帧的潜在补充点云中去掉与当前帧点云序列重复的点，并与当前帧点云序列组合；对组合后的点云序列分块，得到点云代理，并生成可见标记、掩码标记以及位置嵌入；利用transformer模型生成重建后的点云。本发明有效利用了前后帧的点云信息对当前帧的缺失点云进行填充，保证了后期进行点云补全的稳定性，并且具有较强的泛化能力。

本发明授权一种基于场景流先验引导的自监督点云补全方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于场景流先验引导的自监督点云补全方法，其特征在于，包括：S1、获取雷达采集的包含残缺点云的点云序列，对于每一帧点云序列，基于神经网络的隐式正则化器，利用其前一帧点云序列估计到的正向场景流，基于神经网络的隐式正则化器，利用其后一帧点云序列估计到的反向场景流，将正向场景流和反向场景流组合成点云序列，作为的潜在补充点云；其中、和分别为第帧、第帧和第的点云序列；其中，基于神经网络的隐式正则化器生成场景流，包括：对全连接神经网络进行权重初始化后，将真实点云序列输入所述全连接神经网络；采用倒角距离作为全连接神经网络的目标函数，并采用Adam优化器对目标函数进行迭代优化，输出与真实点云序列中点云倒角距离最小时的点云，作为场景流；其中，所述全连接神经网络的目标函数的公式为： ；其中，为场景流的点云集合，为中任一点云，表示中的点云个数，为真实点云序列的点云集合，为中任一点云，表示中的点云个数，为和的倒角距离；S2、对点云序列进行预处理，以点云序列中点云之间的平均点云距离作为阈值，对于点云序列中的每一个点云，删除点云序列中与该点云距离小于阈值的点云后，将点云序列中剩余的点云与点云序列中的点云组合，作为预处理后的点云序列；S3、获取预处理后的点云序列的若干下采样点作为点云代理中心，分别将每个点云代理中心与其周围邻近的点云组合，构成各个点云代理；根据所述点云代理生成全局位置嵌入、可见标记及其对应的位置嵌入和掩码标记；S4、将所述全局位置嵌入、可见标记及其对应的位置嵌入和掩码标记输入标准transformer模型，输出第帧重建后的点云序列。

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