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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种无监督多视图三维点云重建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：CN115222891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210914563.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种无监督多视图三维点云重建方法及装置是由宋嘉慧;侯永宏;彭勃;雷建军设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无监督多视图三维点云重建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无监督多视图三维点云重建方法及装置，方法包括：构建基于交互的点云增强模块，用于对输入的多个粗糙点云，分别使用点云增强子网获得增强点云；对输入的多个增强点云分别使用点云特征提取器提取点云特征，将多个点云特征级联后送入一个多层感知机层，进行精细点云的重建；利用多视图一致性损失最小化投影后的二维图像与对应位姿输入视图间的逐像素差异，以实现无监督三维点云重建；通过在网络训练中应用所构建的多视图一致性损失进行网络优化，约束投影视图与输入视图间的一致性，从而约束重建点云能够具有合理的几何形状，最终实现无监督三维点云重建。装置包括：处理器和存储器。本发明有效减小对大规模真实三维点云数据的依赖，提升无监督三维点云重建的性能。

本发明授权一种无监督多视图三维点云重建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种无监督多视图三维点云重建方法，其特征在于，所述方法包括： 构建基于交互的点云增强模块，用于对输入的多个粗糙点云，分别使用点云增强子网获得增强点云； 对输入的多个增强点云分别使用点云特征提取器提取点云特征，将多个点云特征级联后送入一个多层感知机层，进行精细点云的重建； 利用多视图一致性损失最小化投影后的二维图像与对应位姿输入视图间的逐像素差异，以实现无监督三维点云重建； 通过在网络训练中应用所构建的多视图一致性损失进行网络优化，约束投影视图与输入视图间的一致性，从而约束重建点云能够具有合理的几何形状，最终实现无监督三维点云重建； 其中，所述点云增强子网由一个点云特征提取器、一个点云特征交互单元和一个多层感知机组成； 所述点云特征交互单元由两个级联层、V个卷积层和两个激活层组成，该单元以从多个粗糙点云提取的点云特征为输入，通过多支路信息交互，有效利用其他支路点云特征中的有益信息来增强当前支路的点云特征； 所述通过多支路信息交互，有效利用其他支路点云特征中的有益信息来增强当前支路的点云特征为： 将第j个支路点云特征fj送入一个卷积层进行自适应学习，得到自适应点云特征fj′，将第i个支路点云特征fi与fj′级联，并将级联后的特征送入一个卷积层和一个激活层，以获得第j个支路点云特征fj中的有益信息，用于后续对点云特征fi的增强； 将所获得的第j个支路点云特征fj中的有益信息rj与第i个支路点云特征fi做点积计算，得到增强后的特征 利用其他各支路点云特征采用上述增强方式能够分别获得对第i个支路点云特征fi的增强特征将各支路对应的增强特征进行级联并送入一个卷积层和一个激活层进行融合，再将融合特征送入一个多层感知机，以获得对粗糙点云Pi进行交互增强后的点云Ei。

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