北京大学深圳研究生院李革获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利一种基于连续标准化流及对抗精细化网络的点云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：CN114266850B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202111569119.7，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权一种基于连续标准化流及对抗精细化网络的点云补全方法是由李革;包蓉;任俞睿;李宏设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于连续标准化流及对抗精细化网络的点云补全方法在说明书摘要公布了：一种基于连续标准化流及对抗精细化网络的点云补全方法，包括以下步骤：S1：将残缺点云Xi输入到基于连续流模型的点云补全网络中，生成残缺点云的完整形状作为粗粒度补全结果Xc；以及S2：将残缺点云Xi和粗粒度补全结果Xc输入到对抗精细化网络中，进一步精细化局部细节，生成具有高质量局部细节的细粒度补全结果Xf。本发明通过提出两个子网络基于流模型的点云补全网络和对抗精细化网络逐步生成具有精细化细节的点云补全结果，从而提高补全质量。
本发明授权一种基于连续标准化流及对抗精细化网络的点云补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于连续标准化流及对抗精细化网络的点云补全方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将残缺点云输入到基于连续流模型的点云补全网络中，生成残缺点云的完整形状作为粗粒度补全结果；以及S2：将残缺点云和所述粗粒度补全结果输入到对抗精细化网络中，进一步精细化局部细节，生成具有高质量局部细节的细粒度补全结果，所述对抗精细化网络采用倒角距离作为损失函数，对于细粒度补全结果和完整点云真实值，损失函数公式如下： ，判别器提取细粒度补全结果和完整点云真实值相应分块的特征，引入对抗损失辅助倒角距离约束补全结果，其中，对抗损失函数公式如下： , ； 具体地，该对抗精细化网络是以残缺点云和粗粒度补全结果作为生成器的输入，生成器使用具有边池化层和边反池化层的U形网络U‑Net作为架构，使用残差模块作为基础模块，残差模块使用自注意力机制自适应地提取和聚合不同尺度的局部特征。
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