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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利面向三维点云补全的注意力反掩码双分支蒸馏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：CN121279396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511847459.X，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权面向三维点云补全的注意力反掩码双分支蒸馏方法是由李晓翠;陈伟立;易国栋;张新玉;史庆宇;李闯设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向三维点云补全的注意力反掩码双分支蒸馏方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向三维点云补全的注意力反掩码双分支蒸馏方法。该方法首先从教师模型中提取多尺度空间注意力图，并基于此生成反掩码点云；然后构建双分支学生网络，分别处理学生模型的中间特征点云和所述反掩码点云；接着采用联合递归蒸馏模块对两个学生分支及教师模型的点云特征进行几何一致性约束下的递归上采样与特征聚合；最后利用三重监督优化模块，联合优化CD距离损失、特征蒸馏损失和跨分支对比损失来训练学生模型。本发明通过构建教师注意力引导的反掩码机制，引入双输入分支架构，设计联合递归蒸馏机制，同时构建三重蒸馏损失函数，有效提升学生模型在复杂自动驾驶场景下的点云补全精度与鲁棒性。

本发明授权面向三维点云补全的注意力反掩码双分支蒸馏方法在权利要求书中公布了：1.面向三维点云补全的注意力反掩码双分支蒸馏方法，其特征在于，包括： S1，从教师模型中提取多尺度空间注意力图，基于所述注意力图生成反掩码点云，具体包括： S11，从教师模型的浅层、中层及深层提取多尺度特征图，并计算各特征图在通道维度上的L2范数，生成多层级空间注意力图； S12，将所述多层级空间注意力图上采样至统一尺寸，并按层次重要性权重进行加权融合，得到融合注意力图，随后进行归一化处理； S13，基于归一化后的融合注意力图，应用动态反掩码规则生成二值掩码矩阵，所述动态反掩码规则具体为： 对于归一化后的融合注意力图中的每个位置，若其归一化注意力值低于预设阈值，则保留该位置信息； 若其归一化注意力值高于或等于所述预设阈值，则依据随机概率决定保留或丢弃该位置信息； S14，将所述二值掩码矩阵沿通道维度复制后与学生模型学习得到的中间特征点云逐元素相乘，生成反掩码点云； S2，构建双分支学生网络，其中第一分支处理学生模型的中间特征点云，第二分支处理所述反掩码点云，双分支学生网络的具体结构为： 所述第一分支为标准蒸馏路径，其输入为原始点云经由学生模型骨干网络提取的中间特征点云； 所述第二分支为反掩码蒸馏路径，其输入为所述反掩码点云，且该路径中包含简易卷积生成器，用于将所述反掩码点云的特征映射至教师模型的完整语义空间； S3，采用联合递归蒸馏模块对所述第一分支、第二分支及教师模型的特征点云进行几何一致性约束下的递归上采样与特征聚合，所述联合递归蒸馏模块采用递归结构，通过多尺度点云集合和Channel-awareTransformer操作进行特征上采样与聚合； S4，利用三重监督优化模块，联合优化CD距离损失、特征蒸馏损失和跨分支对比损失，以训练学生模型； S5，将缺失的三维点云输入训练好的学生模型进行推理，得到点云补全结果。

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