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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)申請(qǐng)的專利一種基于自學(xué)習(xí)的有向點(diǎn)云去噪方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115471424B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211220083.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/70；該發(fā)明授權(quán)一種基于自學(xué)習(xí)的有向點(diǎn)云去噪方法是由唐琳琳;范藝杰;蘇敬勇;劉洋;漆舒漢設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-08向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于自學(xué)習(xí)的有向點(diǎn)云去噪方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及點(diǎn)云去噪技術(shù)領(lǐng)域，更具體來說涉及一種基于自學(xué)習(xí)的有向點(diǎn)云去噪方法，在可微分泊松求解器的基礎(chǔ)上，先將有向點(diǎn)云映射到網(wǎng)格域，在網(wǎng)格域上利用更加充分的幾何信息進(jìn)行自訓(xùn)練和優(yōu)化，再將損失函數(shù)基于可微分的性質(zhì)回傳到點(diǎn)云域，對(duì)點(diǎn)云域的點(diǎn)進(jìn)行移動(dòng)和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)去噪。將點(diǎn)云域的去噪問題映射到網(wǎng)格域的自身調(diào)整問題實(shí)現(xiàn)去噪，自學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中利用重采樣的步驟來優(yōu)化有向點(diǎn)云的局部法向一致性，同時(shí)重新定義多分辨率的損失函數(shù)，使得去噪能夠在局部和整體信息間取得平衡。

本發(fā)明授權(quán)一種基于自學(xué)習(xí)的有向點(diǎn)云去噪方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自學(xué)習(xí)的有向點(diǎn)云去噪方法，其特征在于： 在可微分泊松求解器的基礎(chǔ)上，先將有向點(diǎn)云映射到網(wǎng)格域，在網(wǎng)格域上利用更加充分的幾何信息進(jìn)行自訓(xùn)練和優(yōu)化，再將損失函數(shù)基于可微分的性質(zhì)回傳到點(diǎn)云域，對(duì)點(diǎn)云域的點(diǎn)進(jìn)行移動(dòng)和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)去噪；具體包括下述步驟： 步驟一、利用ShapeAsPoints算法作為可微分泊松方程求解器，將有向點(diǎn)云映射到網(wǎng)格域； 步驟二、將輸入的帶有噪聲的有向點(diǎn)云P復(fù)制得到Pgt，P向Pgt學(xué)習(xí)的過程稱為自訓(xùn)練，將P和Pgt使用可微分泊松方程求解器向網(wǎng)格域轉(zhuǎn)化，得到網(wǎng)格M和Mgt，使用倒角距離求兩個(gè)網(wǎng)格域中網(wǎng)格頂點(diǎn)之間的損失函數(shù)，將求得的損失函數(shù)反向傳播到點(diǎn)云域，從而對(duì)于點(diǎn)云域中的點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，經(jīng)過若干次自訓(xùn)練進(jìn)行降噪處理； 所述步驟二中的損失函數(shù)是： 其中p是網(wǎng)格域M中的點(diǎn)，q是網(wǎng)格域Mgt中的點(diǎn)，是p與q之間的距離。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區(qū)桃源街道深圳大學(xué)城哈爾濱工業(yè)大學(xué)校區(qū)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。