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龙图腾网恭喜上海电力大学申请的专利一种基于CNN的单幅图像生成三维点云的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：CN114283258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202111616000.0，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于CNN的单幅图像生成三维点云的方法是由陈辉;童勇;张传林;谢婷婷;孙子慧设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN的单幅图像生成三维点云的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于CNN的单幅图像生成三维点云的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集多个单幅图像，并作为训练数据集。步骤S2，构建图像编码器。步骤S3，将训练数据集输入到图像编码器。步骤S4，构建点云自动编码器。步骤S5，利用ChamferDistance损失函数对点云自动编码器进行训练。步骤S6，构建图像三维点云重建网络模型。步骤S7，利用EarthMover’sDistance损失函数进行训练。步骤S8，将待测单幅图像输入到训练完成的图像三维点云重建网络模型，得到待测单幅图像的三维点云。本发明通过在重建网络中添加注意力机制，将单幅图像先生成简单点云，再生成精确点云，提高了单幅图像三维重建的精度，解决了单幅图像三维重建直接输出点云导致重建精度不高的问题。

本发明授权一种基于CNN的单幅图像生成三维点云的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN的单幅图像生成三维点云的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集多个单幅图像，并作为训练数据集；步骤S2，构建用于将所述单幅图像生成简单点云的图像编码器；步骤S3，将所述训练数据集输入到所述图像编码器，得到各个所述单幅图像对应的简单点云的集合，该集合为简单点云集；步骤S4，构建用于将所述简单点云生成精确点云的点云自动编码器；步骤S5，将所述简单点云集输入到所述点云自动编码器，利用ChamferDistance损失函数进行训练，当训练次数达到第一预定次数n1时，得到训练完成的所述点云自动编码器并输出训练精确点云集；步骤S6，构建图像三维点云重建网络模型，所述图像三维点云重建网络模型包括所述图像编码器和所述训练完成的点云自动编码器；步骤S7，将所述训练精确点云集输入到所述图像三维点云重建网络模型，利用EarthMover’sDistance损失函数进行训练，当训练次数达到第二预定次数n2时，得到训练完成的图像三维点云重建网络模型；步骤S8，将待测单幅图像输入到所述训练完成的图像三维点云重建网络模型，得到所述待测单幅图像的三维点云，其中，所述图像编码器包括编码模块和解码模块，所述编码模块包括二维卷积层、CBAM模块和全连接层，所述解码模块包括多层全连接层，所述点云自动编码器包括特征提取模块和特征解码模块，所述特征提取模块包括两个特征提取子网络，每个所述特征提取子网络包括多层一维卷积层和最大池化层，所述特征解码模块包括多层全连接层。

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