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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利自动驾驶场景下基于图像与点云融合的语义场景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：CN116503825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310366203.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权自动驾驶场景下基于图像与点云融合的语义场景补全方法是由王好谦;秦明汉;刘奕凡;李沛昊;李洋设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶场景下基于图像与点云融合的语义场景补全方法在说明书摘要公布了：一种自动驾驶场景下基于图像与点云融合的语义场景补全方法，包括如下步骤：将图像与点云数据作为输入，经过搭建的语义场景补全网络，将图像与点云信息进行融合，并通过最小化目标损失函数对网络进行训练；将来自采集设备的图像与点云数据输入到训练好的网络中，得到场景中各个物体的语义分割结果以及场景补全结果。本方法能够提升自动驾驶场景下语义场景补全任务的分类正确率和定位准确率，还具有成本低，鲁棒性高，操作便捷等优点。

本发明授权自动驾驶场景下基于图像与点云融合的语义场景补全方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶场景下基于图像与点云融合的语义场景补全方法，其特征在于，包括如下步骤： 将图像与点云数据作为输入，经过搭建的语义场景补全网络，将图像与点云信息进行融合，并通过最小化目标损失函数对网络进行训练；其中，所述语义场景补全网络为基于图像点云融合的深度网络模型，包含图像语义特征提取模块、图像点云映射模块、点云深度补全模块以及语义场景补全模块；其中，所述图像语义特征提取模块将输入的图像进行残差学习网络和全连接网络的处理得到图像的语义分割特征；所述图像点云映射模块通过对三维空间中每个点云进行投射变换，将三维空间的点云投影到图像的二维空间，将三维空间下的点云数据与二维空间下的图像数据建立连接形成耦合；所述点云深度补全模块生成稠密点云并将语义信息与点云进行融合；所述语义场景补全模块根据带有语义信息的点云，生成稠密的体素化的具有语义的场景补全结果；其中，所述点云深度补全模块根据原始图像信息以及稀疏的原始点云信息，利用所述图像点云映射模块，将两者信息进行对应，生成图像空间上的稠密点云，并将语义信息与点云进行融合； 将来自采集设备的图像与点云数据输入到训练好的网络中，得到场景中各个物体的语义分割结果以及场景补全结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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