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龍圖騰網獲悉南京理工大學申請的專利基于ShapeInversion++網絡的4D毫米波點云補全方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117218044B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311086317.7，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權基于ShapeInversion++網絡的4D毫米波點云補全方法是由阮鑫宇;吳禮;潘樹毅;鄒智薪;潘泓楊設計研發完成，并于2023-08-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于ShapeInversion++網絡的4D毫米波點云補全方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于ShapeInversion++網絡的4D毫米波點云補全方法，包括：建立GAN架構，生成ShapeInversion++網絡；預訓練好的生成器G使用一個潛在向量z生成一個完整的3D點云目標形狀xc；對xc進行坐標校正，得到3D點云目標形狀xc'；通過退化函數M將xc'轉化為對應殘缺的3D點云目標xp，根據xin和xp更新退化函數M的損失函數M?Loss；依據M?Loss通過梯度下降方法尋找最佳潛在向量z，并調節生成器G的參數，基于最佳潛在向量z和生成器G補全殘缺3D點云形狀xin。本發明方法補全后的點云目標更加平滑，毛刺點相對更少，更加貼合真實點云目標。

本發明授權基于ShapeInversion++網絡的4D毫米波點云補全方法在權利要求書中公布了：1.一種基于ShapeInversion++網絡的4D毫米波點云補全方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： S1，建立GAN架構，基于ShapeInversion網絡生成ShapeInversion++網絡，包括生成器G與鑒別器D； S2，預訓練好的生成器G使用一個潛在向量z生成一個完整的3D點云目標形狀xc； S3，對3D點云目標形狀xc進行坐標校正，得到校正后的3D點云目標形狀xc'； S4，基于3D點云目標形狀xc'和待補全的輸入殘缺3D點云形狀xin，通過退化函數M將3D點云目標形狀xc'轉化為對應殘缺的3D點云目標xp，并根據xin和xp更新退化函數M的損失函數M-Loss； S5，依據M-Loss通過梯度下降方法尋找最佳潛在向量z，并調節生成器G的參數，基于最佳潛在向量z和生成器G補全殘缺3D點云形狀xin； S1中ShapeInversion++網絡中的生成器G為一個基于樹狀結構圖卷積的點云生成網絡Tree-GAN，包括7個樹層，每一個樹層均執行一次點擴增模塊即Branching模塊和類圖卷積模塊即GraphConv模塊； 其中，GraphConv模塊的表達式為： 式中，σ.是激活單元，分別表示第l樹層、第l+1樹層的第i個節點，即三維點云的坐標，是包含K個節點的完全連接層，表示的所有祖先，線性映射關系整合qj所有祖先的信息，bl是第l樹層的外加偏置項，l取1至6； 其中，Branching模塊的表達式為： 式中，是轉換矩陣，[*]j表示矩陣*的第j列，dl代表第l樹層的擴增點數； 所述Tree-GAN采用統一損失PatchVariance作為損失函數G-Loss，定義為 式中，[DGz]表示生成器G生成的虛假點云輸入到鑒別器D的結果值，λpatch為加權參數，范圍在[0,1]之間，n表示目標表面的n個種子，ρj表示每個種子j與其k個最近鄰居之間的平均距離。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市玄武區孝陵衛200號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。