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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利点云处理方法及电子设备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：CN121437822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202512023373.1，技术领域涉及：G06T19/20；该发明授权点云处理方法及电子设备是由李晓川;赵雅倩;范宝余;李仁刚;唐轶男;王立;张润泽设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本点云处理方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种点云处理方法及电子设备，涉及计算机技术领域。在该方法中，将输入点云输入预训练语言模型中进行推理，以基于预训练语言模型获取输入点云对应的、经过语义补全与稠密化重建的输出点云。由于在点云补全过程中引入了基于预训练语言模型的先验知识融合机制，能够利用模型对三维物体和场景的通用知识进行深度理解与推理，从而可以基于稀疏的输入点云准确推断并补全被遮挡或未扫描区域的合理几何结构与语义信息，从而解决相关技术中点云补全精度不足、因缺乏物体完整先验知识而导致补全结果可靠性低的技术问题，提升场景补全的准确性、完整性及语义丰富度。

本发明授权点云处理方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种点云处理方法，其特征在于，包括： 获取输入点云； 将所述输入点云输入到预训练语言模型中，以基于所述预训练语言模型对所述输入点云进行语义补全，获取所述输入点云对应的输出点云，所述输出点云的点云密度高于所述输入点云的点云密度； 其中，所述预训练语言模型用于执行如下操作： 对所述输入点云进行编码，获取所述输入点云对应的点云特征； 基于先验知识对所述点云特征进行特征补全，获得所述输入点云对应的先验特征； 对所述点云特征和所述先验特征进行解码，获取所述输入点云对应的全景语义点云； 对所述全景语义点云进行扩展，获得所述输入点云对应的所述输出点云； 所述对所述输入点云进行编码，获取所述输入点云对应的点云特征，包括： 对所述输入点云进行体素编码，获得所述输入点云对应的编码体素特征； 对所述输入点云进行点云序列编码，获得所述输入点云对应的中间序列特征； 对所述编码体素特征和所述中间序列特征进行序列交互编码，获得所述输入点云对应的编码序列特征； 所述点云特征包括编码体素特征； 所述基于先验知识对所述点云特征进行特征补全，获得所述输入点云对应的先验特征，包括： 按照第二预设大小对所述编码体素特征进行分块，得到分块体素特征； 构建分块位置嵌入矩阵，并基于所述分块体素特征和分块位置嵌入矩阵，得到编码降维体素特征； 基于编码器提取所述编码降维体素特征的先验信息，得到降维先验特征； 将所述分块体素特征与变换后的所述降维先验特征进行合并，得到先验中间第一特征，并对所述先验中间第一特征进行线性变换，得到先验中间第二特征； 将所述先验中间第二特征重构为预设大小，得到所述输入点云对应的先验特征； 所述点云特征包括编码序列特征；所述全景语义点云包括稀疏点云类目信息和稀疏点云坐标信息； 所述对所述点云特征和所述先验特征进行解码，获取所述输入点云对应的全景语义点云，包括： 基于所述编码序列特征、所述先验特征和所述输入点云对应的位置相关性掩码，构建所述输入点云对应的点云体素异质图，所述点云体素异质图包括多个节点以及所述节点之间的异质图边，所述节点包括体素节点和点云节点； 对所述点云体素异质图进行运算，得到点云语义特征； 对所述点云语义特征进行语义解码，得到所述稀疏点云类目信息； 对所述点云语义特征进行位置解码，得到位置信息； 将所述位置信息与所述输入点云的点云坐标信息进行拼接，得到所述稀疏点云坐标信息。

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