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龙图腾网恭喜昆明理工大学申请的专利一种基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物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：CN115439490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202211060340.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全方法是由张智泓;龙佳宁;赖庆辉;何灏;杨乐设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全方法，属于温室植物点云补全技术领域，本发明利用GAN逆映射的思想，将输入的残缺温室植物点云映射到预训练GAN生成器隐空间中，经过预训练GAN的生成器从隐空间中获取先验知识，生成粗略的补全形状，在利用多层退化机制、多阶段损失补全和多尺度特征匹配损失对生成器进行微调，使生成器不断优化，使生成的温室作物完整点云即注重整体补全的效果，也兼顾细节部分的生成，明显提高植物不规则边缘的生成精度。

本发明授权一种基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、针对温室作物利用三维扫描仪获取完整点云数据用于构建数据集；S2、将完整点云数据进行不同程度的切割，并保存切割后的点云数据作为残缺点云数据；S3、预处理数据，并构建训练数据集、测试数据集和验证数据集；S4、构建基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全预训练网络；其中，所述S4具体包括：利用图卷积的思想构建树形结构图卷积，所述树形结构图卷积包含生成器与鉴别器，生成器采用完整点云数据作为输入，输出也为完整点云，对于鉴别器区分真正点云和生成点云并优化生成器产生更接近真实的点云；S5、将预处理后的点云数据作为基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全预训练网络的输入，生成含有温室植物点云的语义信息与结构信息的生成器与鉴别器；S6、构建基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全网络；其中，所述S6具体包括：基于通过预训练的GAN生成器，将残缺点云数据映射到GAN生成器的隐空间中，使生成器生成初始完整点云形状；基于所述生成器生成的初始完整点云形状，通过迭代最远点采样，对初始完整点云形状进行不同分辨率下采样，获取不同尺度下能够体现初始完整点云的结构特征的降采样点云；多尺度退化机制同时接收不同尺度下的点云，并利用退化机制将不同尺度的点云退化成与所述残缺点云相似的点云形状；定义生成网络的总损失函数为多阶段重建损失，衡量退化后的点云与残缺输入之间空间中点的靠近程度，多尺度特征匹配损失，衡量退化后的点云与残缺输入之间特征值的匹配程度；S7、利用点云补全网络对残缺温室植物点云数据进行补全，并得到补全结果。

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