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龙图腾网获悉山东大学申请的专利多模态融合与生成式修复的恶劣环境三维建模方法及系统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：CN121353547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511892070.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权多模态融合与生成式修复的恶劣环境三维建模方法及系统是由王新立;肖群;宋锐;阮久宏;高佼;李国栋设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态融合与生成式修复的恶劣环境三维建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于三维建模技术领域，具体提出了多模态融合与生成式修复的恶劣环境三维建模方法及系统。包括对原始图像和原始点云进行特征融合，并完成初始语义分割，得到初始语义分割图；采用双分支机制得到初始语义分割图对应的置信度图；基于原始点云得到物体分割掩码；结合初始语义分割图和对应的置信度图，对物体分割掩码进行优化，基于优化后的分割掩码生成引导图；基于生成的引导图，对原始图像进行修复，得到修复图像；对原始图像和修复图像进行特征融合，并采用自适应推理机制，得到语义输出图；结合语义输出图和修复图像，构建出待建模环境的三维环境模型。本发明提升了复杂工业环境三维模型的完整性、几何准确性和语义合理性。

本发明授权多模态融合与生成式修复的恶劣环境三维建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.多模态融合与生成式修复的恶劣环境三维建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集待建模环境的原始图像和原始点云； 采用跨模态注意力融合方法，对原始图像和原始点云进行特征融合，并完成初始语义分割，得到初始语义分割图；同时，采用双分支机制得到初始语义分割图对应的置信度图； 基于原始点云得到物体分割掩码；结合初始语义分割图和对应的置信度图，对物体分割掩码进行优化，基于优化后的分割掩码生成引导图； 基于生成的引导图，对原始图像进行修复，得到修复图像； 对原始图像和修复图像进行特征融合，得到特征级融合特征，进而得到语义预测图；采用自适应推理机制，结合语义预测图，得到语义输出图； 结合语义输出图和修复图像，通过多帧语义融合与稠密三维建模技术，构建出待建模环境的三维环境模型； 引导图的生成过程，具体包括： 将投影至图像坐标系的雷达点作为位置提示输入FastSAM模型，生成对应的物体分割掩码； 从初始语义分割图中提取高置信度的背景区域和特定干扰物区域，构建噪声模板； 基于噪声模版，通过以下序列操作实现物体分割掩码的优化： ； 其中，表示逐元素相乘，表示形态学开闭运算，表示从初始语义分割图中筛选出的高置信度前景区域；表示噪声过滤后的掩码；表示形态学开闭运算后的掩码；表示优化后的分割掩码；表示并的操作； 利用一个语义编码函数，将优化后的分割掩码与雷达点分类置信度相结合，生成引导图。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923号；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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