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龙图腾网获悉山东大学;青岛鸣涧智能科技有限公司申请的专利基于低偏差特征提取与增强的图像三维点云生成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：CN120411381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510622874.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于低偏差特征提取与增强的图像三维点云生成方法是由郑艳伟;孙星宇;王君义;孙雪丹;于东晓设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低偏差特征提取与增强的图像三维点云生成方法在说明书摘要公布了：本申请属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于低偏差特征提取与增强的图像三维点云生成方法，包括数据采集模块、空间三维点云生成模块和损失计算模块；本发明提出了一种全新的高质量图片到点云生成方法，提高了点云生成的几何精确性和整体质量，为工业自动化、机器人三维视觉感知、虚拟现实、增强现实、自动驾驶和精准医疗领域提供了更加精准、鲁棒和高效的三维数据生成方法，进一步提升了相关领域视觉感知的稳定性和适应复杂场景的能力，满足了实际应用中对高质量三维数据的迫切需求。

本发明授权基于低偏差特征提取与增强的图像三维点云生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于低偏差特征提取与增强的图像三维点云生成方法，其特征在于，包括数据采集模块、空间三维点云生成模块和损失计算模块； 所述数据采集模块：获取真实物体坐标下点云； 空间三维点云生成模块：生成预测物体坐标系下点云；包括可变形注意力的深度几何特征提取模块和卷积映射的自注意力特征增强点云生成模块； 可变形注意力的深度几何特征提取模块完成物体深度几何特征的精准提取； 卷积映射的自注意力特征增强点云生成模块：在解码层间引入自注意力计算，卷积层捕捉局部特征，自注意力机制则建模长距离依赖，使网络能够生成更精细、连贯的点云； 损失计算模块：利用计算生成的物体坐标系下点云与真实物体坐标系下的点云计算ChamferDistance作为训练损失； 还包括几何分布均匀化模块：基于点云的空间分布特性，通过最大熵原理实现三维空间中点云的均匀化，将最大化熵作为均匀化损失，损失计算模块将训练损失和均匀化损失加权后，计算出总损失： ； 为损失平衡因子； 输入RGBD图像，可变形注意力的深度几何特征提取模块对物体RGBD图像执行基于可变形注意力机制的深度物体几何特征提取，得到高维特征表示；卷积映射的自注意力特征增强点云生成模块对提取得到的高维几何特征进行解码点云生成，在TopNet各层特征间应用自注意力机制，实现特征间信息交互与全局依赖建模，得到生成的物体坐标系下的点云；几何分布均匀化模块对生成的物体坐标系下点云应用基于最大熵的点云均匀化，得到物体坐标系下三维点云。

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