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龍圖騰網獲悉長春工程學院申請的專利一種3D點云數據智能處理方法及處理裝置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：CN119992005B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510473906.3，技術領域涉及：G06T17/20；該發明授權一種3D點云數據智能處理方法及處理裝置是由金鑫;徐學東;李慶喜;李昱霖;蔡曉龍設計研發完成，并于2025-04-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種3D點云數據智能處理方法及處理裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理領域，尤其是一種3D點云數據智能處理方法及處理裝置。該方法：獲取待處理的初始圖像數據；初始圖像數據包含工業監測場景中待分析的目標對象；將初始圖像數據進行三維拼接，以得到目標對象對應的拼接圖像；基于拼接圖像進行虛擬建模，得到目標對象的初始虛擬模型；通過自適應優化模型將初始虛擬模型進行空間形態優化，得到優化虛擬模型；從優化虛擬模型中提取目標對象的三維點云數據，以完成三維點云數據的智能化提取。該方法能夠實現對工業監測場景中目標對象的自動化三維圖像分析提取，提高工業監測的圖像處理準確性以及處理效率，為用戶提供更加全面、及時的自動化圖像處理服務。

本發明授權一種3D點云數據智能處理方法及處理裝置在權利要求書中公布了：1.一種3D點云數據智能處理方法，其特征在于，所述方法至少包括： 獲取待處理的初始圖像數據；所述初始圖像數據包含工業監測場景中待分析的目標對象； 將所述初始圖像數據進行三維拼接，以得到目標對象對應的拼接圖像； 基于所述拼接圖像進行虛擬建模，得到目標對象的初始虛擬模型；所述初始虛擬模型為目標對象在拼接圖像空間中的虛擬三維模型； 通過自適應優化模型將所述初始虛擬模型進行空間形態優化，得到優化虛擬模型；所述優化虛擬模型為目標對象在圖像優化空間中的虛擬三維模型； 從所述優化虛擬模型中提取目標對象的三維點云數據，以完成三維點云數據的智能化提取； 其中，所述通過自適應優化模型將所述初始虛擬模型進行空間形態優化，得到優化虛擬模型，包括：通過所述自適應優化模型，根據目標對象的幾何特征以及預先設置的幾何約束條件，對所述初始虛擬模型中的各個位置點進行位置調整，得到第一優化模型；利用曲面擬合算法，將所述第一優化模型進行曲面平滑處理，得到第二優化模型；根據目標對象在各個維度上的比例變化和尺寸關系，對所述第二優化模型進行位置調整，得到所述優化虛擬模型； 其中，所述根據目標對象在各個維度上的比例變化和尺寸關系，對所述第二優化模型進行位置調整，得到所述優化虛擬模型，包括：基于預測的外形輪廓變化趨勢系數，對所述第二優化模型中各個維度上的空間位置點進行異常識別；其中，對于所述第二優化模型中的空間位置點Pi，確定空間位置點Pi與相鄰空間位置點之間的平均距離；將所述外形輪廓變化趨勢系數和所述平均距離之間的乘積，與空間位置點Pi在第j個維度上的坐標基準值相加，得到空間位置點Pi在第j個維度上的預期坐標值；求解得到所述第二優化模型中各個空間位置點在所屬維度上的預期坐標值之后，根據各個空間位置點的預期坐標值、以及各個空間位置點在所述第二優化模型中的實時坐標值，計算各個空間位置點對應的異常參數；將各個空間位置點的異常參數與動態門限進行比較，以篩選出所述異常空間點； 其中，所述第二優化模型中的空間位置點Pi對應的異常參數的計算過程表示為如下公式：其中，Di表示空間位置點Pi對應的異常參數，權重因子wj用于調整第j維度在異常判斷中的貢獻情況，xij表示空間位置點Pi在第j維度上的實際坐標值，表示空間位置點Pi在第j個維度上的預期坐標值，x、y、z表示xij在第j維度上的投影坐標值，表示所述第二優化模型中所有空間位置點在第j維度上的平均坐標值，n為所述第二優化模型中空間位置點的數量，用于表示所述第二優化模型中各個空間位置點在第j維度上的平均波動范圍。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長春工程學院，其通訊地址為：130000 吉林省長春市寬平大路395號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。