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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于ShapeInversion++网络的4D毫米波点云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：CN117218044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202311086317.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于ShapeInversion++网络的4D毫米波点云补全方法是由阮鑫宇;吴礼;潘树毅;邹智薪;潘泓杨设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ShapeInversion++网络的4D毫米波点云补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ShapeInversion++网络的4D毫米波点云补全方法，包括：建立GAN架构，生成ShapeInversion++网络；预训练好的生成器G使用一个潜在向量z生成一个完整的3D点云目标形状xc；对xc进行坐标校正，得到3D点云目标形状xc'；通过退化函数M将xc'转化为对应残缺的3D点云目标xp，根据xin和xp更新退化函数M的损失函数M‑Loss；依据M‑Loss通过梯度下降方法寻找最佳潜在向量z，并调节生成器G的参数，基于最佳潜在向量z和生成器G补全残缺3D点云形状xin。本发明方法补全后的点云目标更加平滑，毛刺点相对更少，更加贴合真实点云目标。

本发明授权基于ShapeInversion++网络的4D毫米波点云补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ShapeInversion++网络的4D毫米波点云补全方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1，建立GAN架构，基于ShapeInversion网络生成ShapeInversion++网络，包括生成器G与鉴别器D； S2，预训练好的生成器G使用一个潜在向量z生成一个完整的3D点云目标形状xc； S3，对3D点云目标形状xc进行坐标校正，得到校正后的3D点云目标形状xc'； S4，基于3D点云目标形状xc'和待补全的输入残缺3D点云形状xin，通过退化函数M将3D点云目标形状xc'转化为对应残缺的3D点云目标xp，并根据xin和xp更新退化函数M的损失函数M-Loss； S5，依据M-Loss通过梯度下降方法寻找最佳潜在向量z，并调节生成器G的参数，基于最佳潜在向量z和生成器G补全残缺3D点云形状xin； S1中ShapeInversion++网络中的生成器G为一个基于树状结构图卷积的点云生成网络Tree-GAN，包括7个树层，每一个树层均执行一次点扩增模块即Branching模块和类图卷积模块即GraphConv模块； 其中，GraphConv模块的表达式为： 式中，σ.是激活单元，分别表示第l树层、第l+1树层的第i个节点，即三维点云的坐标，是包含K个节点的完全连接层，表示的所有祖先，线性映射关系整合qj所有祖先的信息，bl是第l树层的外加偏置项，l取1至6； 其中，Branching模块的表达式为： 式中，是转换矩阵，[*]j表示矩阵*的第j列，dl代表第l树层的扩增点数； 所述Tree-GAN采用统一损失PatchVariance作为损失函数G-Loss，定义为 式中，[DGz]表示生成器G生成的虚假点云输入到鉴别器D的结果值，λpatch为加权参数，范围在[0,1]之间，n表示目标表面的n个种子，ρj表示每个种子j与其k个最近邻居之间的平均距离。

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