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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于DCDU-Mamba的透明物体深度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：CN120147394B 。

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：202510274976.6，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种基于DCDU-Mamba的透明物体深度补全方法是由王楷;蒋海洋设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DCDU-Mamba的透明物体深度补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于DCDU‑Mamba的透明物体深度补全方法包括以下步骤：1构建DCDU‑Mamba网络框架；2获取透明物体的RGB图像和深度图像；3得到RGB特征和深度特征；4跳跃连接模块通过双头交叉注意机制对RGB特征和深度特征进行融合，得到浅层特征图；5生成透明物体深度补全图像；6通过线性嵌入层对透明物体深度补全图像尺寸进行恢复，使透明物体深度补全图像与原始深度图像尺寸对齐。本发明改善了透明物体的复杂细节和边缘特征，进一步整合和优化了RGB特征图与深度特征图中多模态的有效区域，显著提升了网络对透明物体边缘区域的捕捉能力。

本发明授权一种基于DCDU-Mamba的透明物体深度补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DCDU-Mamba的透明物体深度补全方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建DCDU-Mamba网络框架，包括编码器、跳跃连接模块和解码器；编码器采用基于VMamba的特征提取网络，跳跃连接模块采用基于双头交叉注意力机制的多模态融合网络，解码器采用基于DOSA的上采样网络，包括卷积层、全连接层、OSA网络和上采样器； 2获取透明物体的RGB图像和深度图像； 3编码器将透明物体的RGB图像和深度图像分别输入到两个独立的VMamba特征提取网络中进行特征提取，得到RGB特征和深度特征； 4跳跃连接模块通过双头交叉注意机制对RGB特征和深度特征进行融合，得到浅层特征图； 利用解码器对RGB特征和深度特征进行融合，得到深层特征图； 5将深层特征图与浅层特征图进行拼接，并通过解码器中的DOSA网络实现上采样，生成透明物体深度补全图像； 6通过线性嵌入层对透明物体深度补全图像尺寸进行恢复，使透明物体深度补全图像与原始深度图像尺寸对齐； 步骤3中，所述VMamba特征提取网络包括PatchEmbedding模块以及四阶段结构； 所述四阶段结构依次包括VSS模块、VSS及PatchMerging集成模块I、PatchMergingII、PatchMergingIII； 所述PatchEmbedding模块将RGB图像或深度图像划分为不重叠的个图像块，通过线性嵌入层将这些图像块投影到维度C上；每个图像块的大小为S×S×3；H、W为RGB图像的高度和宽度； 所述VSS及PatchMerging集成模块I、PatchMergingII、PatchMergingIII均包括两个VSS模块和一个PatchMerging模块； 所述VSS模块用于提取图像块的局部特征信息，从而生成RGB特征或深度特征； 所述PatchMerging模块用于执行下采样操作，减少图像块的尺寸，并增加通道数。

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