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龙图腾网获悉首都师范大学;北京空悟科技信息技术有限公司申请的专利一种基于动态图卷积和注意力机制的点云补全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：CN114693873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210315804.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于动态图卷积和注意力机制的点云补全方法是由张振鑫;冷思仪;钟若飞设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态图卷积和注意力机制的点云补全方法在说明书摘要公布了：本发明介绍了一种基于动态图卷积和注意力机制的点云补全方法，其包括：步骤S1、使用动态图卷积技术进行特征提取；步骤S2、结合注意力池化方法和最大池化方法的进行特征聚合；步骤S3、局部缺失空间目标特征补全与重建。本申请通过定义点云邻域和更新动态邻域图，然后结合动态邻域图进行点云的更新和密集连接；并使用注意力池化和最大池化结合的多通道方式进行点云的特征聚合，高效完成了缺失点云的补全，最大程度地保留和恢复了输入点云的细节和几何结构；而且本申请提出了一个一阶段模式的网络模型，融合了点云的逐点特征和全局几何特征，在特征空间上对点云进行补全，对特征进行扩张与细化，以此重建完整点云，进而直接输出完整的点云。

本发明授权一种基于动态图卷积和注意力机制的点云补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图卷积和注意力机制的点云补全方法，其特征在于，其包括： 步骤S1、使用动态图卷积技术进行特征提取； 步骤S2、结合注意力池化方法和最大池化方法的进行特征聚合； 步骤S3、局部缺失空间目标特征补全与重建； 所述S3步骤中特征补全与重建方法为使用特征补全模块对特征进行扩展和细化，并以此重建完整点云的坐标，所述特征补全模块为层次残差结构，具体包括以下步骤： S301、首先通过共享多层感知机得到大小为N×C的特征矩阵L0，C表示特征维度，N表示个数； S302、然后对变换后的特征矩阵复制r倍以获得新的特征图； S303、生成r个不同的二维网格，包含m个网格点，然后将其扩展为重复特征的大小，将网格点的坐标与重复特征进行拼接； S304、通过自注意力机制单元和共享多层感知机得到大小为rN×C的扩张特征矩阵H0； S305、对特征H0进行重新塑形，恢复到与L0维度相同的特征矩阵L1，对L1和L0作差，得到残差△L； S306、将△L再通过S302-S304的步骤获得扩张残差特征H1，最终将H1与H0相加得到扩张特征Hout； S307、最后通过参数为[C，128，64，3]的共享多层感知机得到大小为rN×3的完整点云。

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