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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于想象计算强化的激光雷达稠密测量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：CN116934828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202310917452.5，技术领域涉及：G06T7/521；该发明授权一种基于想象计算强化的激光雷达稠密测量方法是由戴玮辰;宋佳颖;张建海设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于想象计算强化的激光雷达稠密测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于想象计算强化的激光雷达稠密测量方法，将激光雷达采集的数据投影至二维平面，生成深度图与强度图。构建N个层级的稀疏体素八叉树，对有向距离场SDF进行编码。采样插值后，使用耦合神经网络融合激光雷达提供的深度信息与强度信息，挖掘稀疏激光雷达数据中共同蕴含的空间信息与先验认知信息，构建三维隐式神经有向距离场，预测场景表面的距离值与强度值，想象连续的三维空间分布，实现稀疏数据的稠密化，提供高分辨率的深度及强度信息。预测结果更精准，同时解决了增加硬件来获取激光雷达稠密数据需要高成本的问题。

本发明授权一种基于想象计算强化的激光雷达稠密测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于想象计算强化的激光雷达稠密测量方法，使用激光雷达扫描待测量场景，采集稀疏点云与对应的反射强度值数据，其特征在于：使用神经网络对采集到数据进行稠密化，具体步骤如下： 步骤1、将采集到的原始数据投影至二维平面，得到深度图与强度图；根据深度图生成有向距离场SDF； 步骤2、构建具有N个层级分辨率的稀疏体素八叉树，用于对有向距离场SDF进行编码，存储空间网格顶点处的体素；仅当空间网格内包含点云时，稀疏体素八叉树才为其分配体素；所述体素包含深度信息与强度信息的特征向量； 步骤3、生成穿过图像中待生成像素的光线，并在光线上依次采样；依次搜索每个采样点在稀疏体素八叉树中的特征向量；遍历稀疏体素八叉树以找到每一个层级分辨率下包含该采样点的体素，通过在采样点位置进行三线性插值，得到该位置在不同分辨率下的特征向量，按顺序拼接获得多级别下的特征向量，作为耦合神经网络Fθ的输入，估计该采样点位置的有向距离值SDF与强度值i； 步骤4、通过最小化整体损失函数联合优化多尺度稀疏体素八叉树中的特征和耦合神经网络Fθ的网络参数： 其中，表示语义一致性特征损失，表示强度损失，表示稀疏体素八叉树第n级分辨率下的SDF损失； 步骤5、生成一个光线集，用rt＝x0+td来表示原点为x0、方向为d的光线，t为方向向量d的系数，t＞0；对光线集中的每一条光线进行检索，在训练后的稀疏体素八叉树中，检索最优的第L级分辨率下第一个与该光线相交的体素VL，设其坐标为xk；递归检索体素VL在不同分辨率下的父体素，然后在每级分辨率下对xk进行特征向量三线性插值，并利用耦合神经网络Fθ计算出xk与最近表面之间的距离以作为步长，寻找下一查询点xk+1， 直到光线消失或达到物体表面。

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