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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于级联特征交互的点云图像深度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：CN115511759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211167454.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于级联特征交互的点云图像深度补全方法是由梁韵基;陈能真;刘磊;於志文设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于级联特征交互的点云图像深度补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于级联特征交互的点云图像深度补全方法，属于自动驾驶领域，包括：获取自动驾驶场景三维点云和场景二维RGB图像，根据多个残差模块构建编码器，根据多个上采样模块构建解码器，分别构建点云和图像的神经网络，在点云和图像的神经网络之间，构建多个级联特征交互模块，构建特征交互的点云和图像双分支神经网络模型，在特征交互的点云和图像双分支神经网络模型输入场景三维点云和场景二维RGB维图像，输出场景稠密深度图，通过使用置信度图加权的方式融合两个分支输出的场景深度图，得到可信度更高的深度图。该方法相比于其他的基于图像和点云融合的模型，在以图像和低线束激光雷达点云为输入的情况下具有更好的深度感知性能。

本发明授权一种基于级联特征交互的点云图像深度补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于级联特征交互的点云图像深度补全方法，其特征在于，包括： 获取自动驾驶场景三维点云和场景二维RGB图像； 根据多个级联的Resnet34的残差模块，构建对场景三维点云和场景二维RGB图像进行特征提取的两个编码器； 根据多个级联的上采样模块，构建对场景三维点云和场景二维RGB图像进行特征还原的两个解码器； 将场景三维点云提取和还原分支的编码器的输出与解码器的输入连接，构建场景三维点云分支神经网络； 将场景二维RGB图像提取和还原分支的编码器的输出与解码器的输入连接，构建场景二维RGB图像分支神经网络； 将场景三维点云分支神经网络和场景二维RGB图像分支神经网络中两个编码器的残差模块的各层级一一对应设置； 根据一个1x1卷积、三个空洞率分别为1、2、4的空洞卷积、和一个1x1卷积按顺序搭建一个特征交互模块、并级联，获得多个级联特征交互模块，每个级联特征交互模块的输入与两个编码器的残差模块的对应层级输出连接，每个级联特征交互模块的输出与两个编码器的下一对应层级连接，构建特征交互的点云和图像双分支神经网络模型； 在特征交互的点云和图像双分支神经网络模型输入场景三维点云和场景二RGB维图像，输出两幅场景深度图； 通过使用置信度图加权的方式融合两幅场景深度图，得到新的一幅场景深度图。

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