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龙图腾网获悉天津仁爱学院申请的专利一种住宅楼三维图增强处理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：CN120259102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510743460.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种住宅楼三维图增强处理方法是由李亮;王金莉;牛磊;孙建军;刘平;徐金金;王浩宇;任索影;邹吉龙设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种住宅楼三维图增强处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种住宅楼三维图增强处理方法，涉及三维图增强处理方法技术领域，包括获取住宅楼图像和三维点云数据、构建跨模态特征编码器、构建多模态特征桥接模块、构建跨模态特征解码器和构建三维图增强模型；跨模态特征编码器中，使用卷积神经网络和Transformer结合的方法，提取住宅楼图像的特征，使用随机点采样和球邻域搜索方法结合基于Transformer的模块化网络，提取三维点云数据的特征；其中多模态特征桥接模块使用跨模态注意力机制充分融合住宅楼图像和点云信息，提取互补特征，增强了重建三维空间一致性；其中跨模态特征解码器中，使用反卷积、上采样和多层感知机，将住宅楼图像特征还原至原始图像空间。

本发明授权一种住宅楼三维图增强处理方法在权利要求书中公布了：1.一种住宅楼三维图增强处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取住宅楼图像和三维点云数据，对所述住宅楼图像和三维点云数据分别进行预处理； S2、构建跨模态特征编码器，所述跨模态特征编码器用于提取住宅楼图像和三维点云数据的特征； S3、构建多模态特征桥接模块，所述多模态特征桥接模块用于融合住宅楼图像和三维点云数据的特征； S4、构建跨模态特征解码器，所述跨模态特征解码器用于重建多模态特征桥接模块融合后的特征，生成增强的三维图； S5、构建三维图增强模型，所述三维图增强模型由输入、跨模态特征编码器、多模态特征桥接模块、跨模态特征解码器和输出组成； 对于跨模态特征编码器，输入住宅楼图像至三维图增强模型，，、和分别是住宅楼图像的高、宽和通道数，将住宅楼图像划分为不重叠的图像块，对每个图像块使用线性投影嵌入到特征向量空间，，是线性投影，是位置嵌入，是模态嵌入，使用ResNet50和Transformer结合的特征提取器，提取住宅楼图像的特征，得到住宅楼图像特征，包含个图像token，每个token的特征维度为； 对于点云数据，输入点云数据至三维图增强模型，，是三维实数空间，使用随机点采样对点云数据下采样，选择个代表性点，，，对每个代表性点，使用球邻域搜索确定的邻域，使用基于Transformer的模块化网络对邻域进行特征提取，得到每个邻域的中心特征，对每个使用线性投影嵌入到特征向量空间，，得到点云特征，包含个点云token，每个token的特征维度为； 对于多模态特征桥接模块，使用线性变换矩阵和将住宅楼图像特征和点云特征映射到共享嵌入空间，其中，、，为输入特征维度，是嵌入空间的维度，得到住宅楼图像特征和点云特征，满足，，计算点云的增强表示； 计算住宅楼图像的增强表示：使用住宅楼图像特征作为查询，点云特征作为键和值，计算住宅楼图像特征的注意力权重，，使用点云特征的值和住宅楼图像特征的权重，计算住宅楼图像增强表示，； 使用残差连接分别将注意力增强后的特征与原始特征结合，，,得到住宅楼图像特征和点云特征； 将解码后的住宅楼图像特征和点云特征拼接融合，，得到融合后的特征，融合后的特征通过3D卷积进行三维图像的重建，，生成增强后的住宅楼三维图像。

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