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龙图腾网获悉华侨大学;信泰(福建)科技有限公司;福建省万物智联科技有限公司申请的专利基于语义与几何引导的多阶段Mamba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：CN119762721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510261796.4，技术领域涉及：G06T19/20；该发明授权基于语义与几何引导的多阶段Mamba点云补全方法及装置是由曾焕强;许宇轩;许金泰;许剑飞;章水德;朱建清;温廷羲;施一帆;连宙辉设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义与几何引导的多阶段Mamba点云补全方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义与几何引导的多阶段Mamba点云补全方法及装置，涉及点云处理领域，包括：构建基于语义与几何引导的多阶段Mamba点云补全模型并训练，得到经训练的多阶段Mamba点云补全模型；多排序策略Mamba解码器单元包括依次连接的若干个阶段的多排序策略Mamba解码器；获取待补全的不完整点云并输入到经训练的多阶段Mamba点云补全模型，不完整点云经过Transformer‑Mamba联合的点云局部特征编码单元，得到编码特征，编码特征输入到稀疏点云生成单元中，得到稀疏点云；稀疏点云输入到多排序策略Mamba解码器单元中，得到解码特征，解码特征经过点云上采样单元，得到预测的完整点云，克服现有Transformer编码器‑解码器结构二次方复杂度和局部细节丢失的问题。

本发明授权基于语义与几何引导的多阶段Mamba点云补全方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于语义与几何引导的多阶段Mamba点云补全方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于语义与几何引导的多阶段Mamba点云补全模型并训练，得到经训练的多阶段Mamba点云补全模型；所述多阶段Mamba点云补全模型包括依次连接的Transformer-Mamba联合的点云局部特征编码单元、稀疏点云生成单元、多排序策略Mamba解码器单元和点云上采样单元；所述稀疏点云生成单元包括依次连接的若干层的骨架点生成校准层；所述多排序策略Mamba解码器单元包括依次连接的若干个阶段的多排序策略Mamba解码器，每个阶段的多排序策略Mamba解码器包括依次连接的4个双向Mamba层；双向Mamba单元在Transformer编码器的基础上进行改进，将Transformer中的多头自注意力单元中的多头自注意力层和层归一化替换为双向Mamba层；所述双向Mamba单元包括层归一化操作、第一分支、第二分支和第一线性投影层，所述第一分支包括依次连接的第二线性投影层和第一SiLU激活函数层，所述第二分支包括依次连接的第三线性投影层、深度可分离卷积层、第二SiLU激活函数层以及并列的前向状态空间方程单元和反向状态空间方程单元级联构成，所述前向状态空间方程单元包括依次连接的前向状态空间方程和层归一化操作，所述反向状态空间方程单元包括依次连接的反向状态空间方程和层归一化操作，第一线性投影层、第二线性投影层和第三线性投影层均采用多层感知机；获取待补全的不完整点云并输入到所述经训练的多阶段Mamba点云补全模型，所述不完整点云经过所述Transformer-Mamba联合的点云局部特征编码单元，得到编码特征，所述编码特征输入到所述稀疏点云生成单元中，得到稀疏点云；每一层的骨架点生成校准层包括依次连接的语义引导的骨架点云生成模块和几何引导的骨架点云校准模块，当前层的骨架点生成校准层的输入特征为所述编码特征或者由上一层的骨架点生成校准层的输入特征和上一层的骨架点云校准模块得到的校准骨架点特征连接而成的特征，如下式所示： 其中，Concat[·,·]表示连接操作，j＝{1,2,...,L}，L表示骨架点生成校准层的总层数；当j＝1时，为编码特征，表示第j层的骨架点生成校准层的输入特征，表示第j-1层的骨架点生成校准层的输入特征，Xgj-1表示第j-1层的骨架点云校准模块得到的校准骨架点特征；所述稀疏点云输入到所述多排序策略Mamba解码器单元中，每个阶段的多排序策略Mamba解码器采用4种排序策略，将4种排序策略随机且不重复地分配给4个双向Mamba层，学习所述稀疏点云中不同角度的空间信息，得到解码特征，所述解码特征经过所述点云上采样单元，得到预测的完整点云。

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