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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种用于密集凌乱物体的形状估计方法及系统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：CN119904494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411873542.X，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种用于密集凌乱物体的形状估计方法及系统是由闫海滨;冉江帆;罗昊;吴振宇设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于密集凌乱物体的形状估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于密集凌乱物体的形状估计方法及系统，属于计算机视觉技术领域，包括：获取每个待评估物体的实例点云，并获取与每个待评估物体的类别对应的模板点云；将每个待评估物体的实例点云和模板点云输入至形状恢复网络，得到形状恢复网络输出的每个待评估物体的形状恢复参数；形状恢复网络是通过实例点云样本和对应的真实点云标签训练得到；根据每个待评估物体的形状恢复参数对每个待评估物体对应的模板点云进行变换，得到每个待评估物体的预测点云。本发明通过结合实例点云的观测信息与模板点云的类别几何先验，利用形状恢复网络动态生成形状恢复参数，实现对密集凌乱场景中待评估物体高精度的形状估计。

本发明授权一种用于密集凌乱物体的形状估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于密集凌乱物体的形状估计方法，其特征在于，包括： 获取每个待评估物体的实例点云，并获取与每个所述待评估物体的类别对应的模板点云；所述实例点云用于表征所述待评估物体在实际观测条件下的三维点云数据，所述模板点云用于为补全所述待评估物体的三维点云数据提供参考基准； 将每个所述待评估物体的实例点云和模板点云输入至形状恢复网络，得到所述形状恢复网络输出的每个所述待评估物体的形状恢复参数；所述形状恢复网络是通过实例点云样本和对应的真实点云标签训练得到； 根据每个所述待评估物体的形状恢复参数对每个所述待评估物体对应的模板点云进行变换，得到每个所述待评估物体的预测点云；所述形状恢复参数包括缩放因子和逐点偏移量；所述根据每个所述待评估物体的形状恢复参数对每个所述待评估物体对应的模板点云进行变换，得到每个所述待评估物体的预测点云，具体包括： 将每个所述待评估物体的缩放因子与每个所述待评估物体对应的模板点云相乘，得到每个所述待评估物体的缩放点云； 将每个所述待评估物体的缩放点云与每个所述待评估物体的逐点偏移量相加，得到每个所述待评估物体的预测点云。

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