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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利一种基于扩散模型的非规整料堆点云数据增强方法及装置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：CN119599922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411643640.4，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于扩散模型的非规整料堆点云数据增强方法及装置是由边庆国;杨正益;石锐;王雅琪;甘丽丽;张鲜;李进;李顺;安昕彦;陈易强;谢子旺设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的非规整料堆点云数据增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及点云数据增强技术，揭露了一种基于扩散模型的非规整料堆点云数据增强方法，包括：收集料堆原始点云数据并构建点云扩散模型；对料堆原始点云数据添加噪声后对点云扩散模型训练得到目标点云扩散模型；利用所述目标点云扩散模型的预训练完成的多尺度神经网络提取所述料堆原始点云数据的多层次几何特征，并利用所述多层次几何特征进行点云数据生成，得到生成点云数据；将生成点云数据和料堆原始点云数据进行数据整合得到增强料堆点云数据。本发明还提出一种基于扩散模型的非规整料堆点云数据增强装置、电子设备及存储介质。本发明可以提升矿区环境中料堆数据在规模和多样性上的数据增强效果。

本发明授权一种基于扩散模型的非规整料堆点云数据增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的非规整料堆点云数据增强方法，其特征在于，所述方法包括：从矿区环境中收集料堆原始点云数据，并构建点云扩散模型；利用自适应噪声添加策略对所述料堆原始点云数据添加噪声后对所述点云扩散模型进行训练，训练完成后得到目标点云扩散模型；利用所述目标点云扩散模型的预训练完成的多尺度神经网络提取所述料堆原始点云数据的多层次几何特征，并利用所述多层次几何特征进行点云数据生成，得到生成点云数据，其中，所述多尺度神经网络包括：输入层，接收所述料堆原始点云数据；多尺度特征提取模块，提取所述料堆原始点云数据中的局部几何特征、中尺度几何特征以及全局几何特征；特征融合层，对所述局部几何特征、中尺度几何特征以及全局几何特征进行特征融合，得到多层次几何特征，其中，提取所述料堆原始点云数据中的局部几何特征、中尺度几何特征以及全局几何特征，包括：根据K-近邻算法对所述料堆原始点云数据中的每个点云数据进行邻域搜索，得到每个点云数据的邻域点云数据；对所述邻域点云数据进行局部卷积操作，得到所述料堆原始点云数据的局部几何特征；对所述料堆原始点云数据进行空洞卷积操作，得到所述料堆原始点云数据的中尺度几何特征；利用全局自注意力机制对所述料堆原始点云数据进行全局特征提取得到全局几何特征；将所述生成点云数据和所述料堆原始点云数据进行数据整合得到增强料堆点云数据。

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