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龍圖騰網獲悉福州大學申請的專利面向三維點云配準的均勻特征采樣方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116310398B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310281168.3，技術領域涉及：G06V10/46；該發明授權面向三維點云配準的均勻特征采樣方法是由鄭明魁;歐文君;丁志洋;余聯想;王占寶設計研發完成，并于2023-03-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向三維點云配準的均勻特征采樣方法在說明書摘要公布了：本發明的目的在于提供一種面向三維點云配準的均勻特征采樣方法，先根據激光線號將點云進行排列，隨后進行均勻采樣；將采樣后的點云，分別進行局部特征提取和全局特征提取，并將其進行拼接，得到多尺度特征。根據特征提取會聚合領域信息的特性，對多尺度特征同樣進行均勻采樣。均勻采樣后的多尺度特征輸入交叉注意力模塊，以提取變化特征，再將變換特征嵌入采樣后的多尺度特征。根據特征空間的差異來構造匹配矩陣，以表示點云間的每個點的對應關系，并由匹配矩陣及采樣后的目標點云獲得大致對齊的虛擬點云。隨后，通過權重SVD估計剛性變換。在求解出變換之后，將變換作用于點云采樣后的源點云，重復以上操作，進行迭代。

本發明授權面向三維點云配準的均勻特征采樣方法在權利要求書中公布了：1.一種面向三維點云配準的均勻特征采樣方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：分別對源點云和目標點云根據激光線號將點云進行排列，隨后進行均勻采樣； 步驟S2：將采樣后的點云，分別進行局部特征提取和全局特征提取，并進行拼接，得到多尺度特征； 步驟S3：根據特征提取會聚合領域信息的特性，對多尺度特征進行均勻采樣；均勻采樣后的多尺度特征輸入交叉注意力模塊，以提取變化特征，再將變換特征嵌入采樣后的多尺度特征； 步驟S4：根據特征空間的差異構造特征匹配矩陣，以表示點云間的每個點的對應關系，并由匹配矩陣及采樣后的目標點云獲得本次迭代對齊的虛擬點云；隨后，在源點云分支通過權重SVD估計剛性變換； 步驟S5：源點云分支在步驟S4求解出變換之后，將變換作用于點云采樣后的源點云，之后重復步驟S2-步驟S4的操作，進行迭代，直至獲得配準結果； 步驟S1具體包括以下步驟： 步驟S11：對點云每個點，使用點的坐標信息，進行計算，得到該點所屬的激光線號；其中，R3表示三維空間； 步驟S12：根據激光線號，將點云按順序重新排列； 步驟S13：計算原始點云數量N和輸入網絡的點云數量M的商，并向下取整，得到采樣間隔K； 步驟S14：根據采樣間隔，對排列后的點云，進行等間隔的均勻采樣，得到 步驟S15：計算采樣后的點云數量NK與輸入網絡的點云數量M之差Q； 步驟S16、去除多余的Q個點，得到采樣后的點云 步驟S2具體包括： 步驟S21：將采樣后的點云X′分別送入全局特征抽取網絡和局部特征抽取網絡，得到FGlobal和FLoacal； 步驟S22：將FGlobal和FLoacal進行拼接，得到多尺度特征 在步驟S3中，對多尺度特征進行均勻采樣具體為：根據超參λ，對多尺度特征進行等間隔采樣，得到均勻采樣后的多尺度特征輸入交叉注意力模塊具體為：將源點云和目標點云采樣后的特征分別送入交叉注意力模塊，得到變換特征ΦS和ΦT；再將變換特征嵌入采樣后的多尺度特征，得到 在步驟S4和步驟S5中： 采用源點云和目標點云對應的兩幀特征計算匹配矩陣，并由匹配矩陣和二次采樣后的目標點云獲得虛擬點云，最后通過權重SVD估計二次采樣后的源點云與虛擬點云的剛性變換Ri、ti，其中i表示當前迭代次數； 再用上一次計算得到的Ri-1、ti-1作用于點云采樣后的源點云，以此進行迭代； 所述二次采樣是指根據超參λ，對點云X′進行二次采樣，以得到X′ds。

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