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龙图腾网获悉中电建生态环境集团有限公司;中电建(广东)工程监测检测技术有限公司;中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司;中国电建集团市政规划设计研究院有限公司;成都众智泰科技有限公司申请的专利基于无监督网络的点云数据去噪方法、设备、介质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：CN119671891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411665152.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于无监督网络的点云数据去噪方法、设备、介质是由翟德勤;陈思宇;周达;陈辉;平扬;周梦樊;张振洲;徐浩;王庆设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无监督网络的点云数据去噪方法、设备、介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于无监督网络的点云数据去噪方法、设备、介质，方法包括：将合成噪声数据输入MAE模型和动态Adapter模块构建的特征编码模块得到特征编码；通过MLP对合成噪声数据的特征编码和非局部特征构建初始模型；根据目标训练集和目标验证集迭代训练和验证初始模型得到有监督点云位移预测模型,通过循环递归无监督框架对其补充训练得到目标点云位移预测模型；将待去噪点云输入目标点云位移预测模型得到点云位移预测值；用循环去噪模块迭代去噪点云位移预测值得到目标去噪结果。本申请补充训练有监督点云位移预测模型得到最终用于去噪的无监督模型，去噪过程中充分考虑点云在真实世界的噪声分布，提升点云去噪效果。

本发明授权基于无监督网络的点云数据去噪方法、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督网络的点云数据去噪方法，其特征在于，包括： 通过激光雷达扫描得到的数据和预设的合成噪声数据，构建点云数据集，并划分所述点云数据集得到目标训练集和目标验证集，其中，所述合成噪声数据包括多个有噪声的参考点云数据； 基于MAE模型和动态Adapter模块构建特征编码模块，并将所述合成噪声数据输入至所述特征编码模块，得到特征编码； 基于KNN算法对所述合成噪声数据进行特征提取，并将提取到的特征输入至所述特征编码模块，得到所述合成噪声数据对应的非局部特征； 通过多层感知机MLP对所述特征编码和所述非局部特征进行编码构建位移预测模块，将所述位移预测模块确定为初始模型； 根据所述目标训练集和所述目标验证集对所述初始模型进行迭代训练和验证，得到训练好的有监督点云位移预测模型； 通过循环递归无监督框架对所述有监督点云位移预测模型进行补充训练，得到基于无监督训练的目标点云位移预测模型，其中，所述目标点云位移预测模型包括第一分支、第二分支和第三分支，所述第一分支用于预测点云数据的干净点云位移值，所述第二分支用于预测点云数据的相关噪声位移值，所述第三分支用于预测点云数据的无关噪声位移值； 将待去噪的激光雷达点云输入至所述目标点云位移预测模型，得到点云位移预测值，其中，所述点云位移预测值包括所述第一分支输出的第一预测值、所述第二分支输出的第二预测值和所述第三分支输出的第三预测值； 基于循环去噪模块对所述点云位移预测值进行迭代去噪，得到目标去噪结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中电建生态环境集团有限公司;中电建(广东)工程监测检测技术有限公司;中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司;中国电建集团市政规划设计研究院有限公司;成都众智泰科技有限公司，其通讯地址为：518100 广东省深圳市宝安区新安街道海滨社区宝兴路6号海纳百川总部大厦A座11层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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