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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种三维图谱合一的高光谱点云数据生成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：CN115358928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211033300.0，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种三维图谱合一的高光谱点云数据生成方法及系统是由赵艮平;蔡伟涛;吴衡;何玉丹;崔晓满;王卓薇;程良伦设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维图谱合一的高光谱点云数据生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种三维图谱合一的高光谱点云数据生成方法及系统，涉及RGB图像光谱超分辨重建和三维点云重建技术领域，利用移动传感器设备获取RGB图像数据后，构建多级光谱变换网络和深度预测网络并进行训练，输入单帧RGB图像后分别重建并生成高光谱图像和RGB图像初始深度信息，确定移动传感器设备的相机初始焦距并生成失真3D点云，构建3D点云生成网络并将失真3D点云数据作为输入，重建并生成3D点云数据，利用生成的高光谱图像和3D点云数据得到光谱信息和点云波段信息，将高光谱图像对应像素点的多个波段光谱信息映射到点云波段信息上，生成三维图谱合一的高光谱点云数据，回避了光谱与点云两种异构数据独立采集及融合的问题。

本发明授权一种三维图谱合一的高光谱点云数据生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种三维图谱合一的高光谱点云数据生成方法，其特征在于，包括：S1.利用移动传感器设备获取RGB图像数据；S2.构建多级光谱变换网络并训练，将单帧RGB图像输入至训练好的多级光谱变换网络，重建并生成高光谱图像；S3.构建深度预测网络并训练，将单帧RGB图像输入至训练好的深度预测网络，得到单帧RGB图像的初始深度信息；S4.确定移动传感器设备的相机初始焦距，根据初始深度信息和初始相机焦距计算生成失真3D点云；S5.构建3D点云生成网络，将失真3D点云数据输入3D点云生成网络中，得到深度偏移调整因子与焦距调整因子以调整预测最终的深度信息和相机焦距，重建并生成3D点云数据；步骤S5中构建的3D点云生成网络由偏移点云网络和焦距点云网络构成；构建3D点云生成网络后使用Adam优化器对3D点云生成网络进行训练，优化其网络参数；其中，3D点云生成网络的输入网络架构为PVCNN网络，将失真的3D点云数据输入3D点云生成网络中，获取深度偏移调整因子与焦距调整因子，调整预测最终的深度信息、相机焦距以及重建3D点云数据；在调整与预测深度信息时，设失真的3D点云为，将其作为偏移点云网络的输入数据，构建训练目标函数为: |；其中，θ是网络权重，是地面实况焦距，是地面实况深度，为深度偏移调整因子；为图像的中心坐标；当调整与预测相机焦距时，将失真的3D点云作为焦距点云网络的输入数据，构建训练目标函数： ；其中，θ是网络权重，是地面实况焦距，是地面实况深度，为焦距调整因子；S6.对S2生成的高光谱图像进行数据处理，获取高光谱图像每个像素点对应多个波段的光谱信息，对S5生成的3D点云数据进行点云处理，获取3D点云上每个像素点对应的波段信息；S7.将高光谱图像对应像素点的多个波段光谱信息端到端映射到3D点云像素点的波段信息上，获得具有多波段光谱信息的高光谱点云。

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