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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种面向自动驾驶的稀疏点云数据补全方法及相关设备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：CN120219692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510696332.6，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种面向自动驾驶的稀疏点云数据补全方法及相关设备是由陈晓红;张新玉;陈寒冰;李晓翠;易国栋;吴博;彭晗;张震设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向自动驾驶的稀疏点云数据补全方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向自动驾驶的稀疏点云数据补全方法及相关设备，在点云补全模型的编码模块中引入第一类别特征注意力单元，通过类别信息和点云几何特征的联合建模，使得补全网络在补全点云的过程中，能够更加精准地识别不同类别物体的结构特征，通过生成模块中的第二类别特征注意力单元动态调整稀疏点云的特征，确保模型能够适应不同环境，提高在多场景下的泛化能力，并通过生成模块中的上采样单元、第三类别特征注意力单元、第六多层感知机使得稀疏点云的补全过程从粗到细逐步优化，从而提高补全点云的一致性，进而提升自动驾驶系统的环境感知能力。

本发明授权一种面向自动驾驶的稀疏点云数据补全方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种面向自动驾驶的稀疏点云数据补全方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取自动驾驶场景下的训练用稀疏点云； 步骤2，构建点云补全模型，所述点云补全模型包括编码模块和生成模块； 步骤3，利用所述训练用稀疏点云对所述点云补全模型进行训练，并利用点云补全损失和类别预测损失对所述训练后的点云补全模型的参数进行优化，得到训练后的点云补全模型； 步骤4，将目标自动驾驶车辆的稀疏点云数据输入训练后的点云补全模型进行补全，得到所述目标自动驾驶车辆的密集点云； 所述编码模块包括依次连接的拼接单元、第一多层感知机、用于融合类别注意力和特征注意力的第一类别特征注意力单元、最大池化单元； 所述生成模块包括第二多层感知机、用于融合类别注意力和特征注意力的第二类别特征注意力单元、第三多层感知机、最远点采样单元、第四多层感知机、第五多层感知机、拼接单元、上采样单元、用于融合类别注意力和特征注意力的第三类别特征注意力单元、第六多层感知机； 所述第一类别特征注意力单元和所述第二类别特征注意力单元均包括： 类别注意力层、特征注意力层、融合层、残差连接层、归一化层、前馈网络层； 所述类别注意力层的输入端、所述特征注意力层的输入端均为所述第一类别特征注意力单元、所述第二类别特征注意力单元的输入端； 所述类别注意力层的输出端、所述特征注意力层的输出端均与所述融合层的输入端连接； 所述融合层的输出端、所述特征注意力层的输入端均与所述残差连接层的输入端连接，所述残差连接层的输出端与所述归一化层的输入端连接，所述归一化层的输出端与所述前馈网络层的输入端连接； 所述前馈网络层的输出端为所述第一类别特征注意力单元、所述第二类别特征注意力单元的输出端。

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