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龍圖騰網獲悉南昌大學申請的專利一種基于機器學習的配對選擇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：CN116842458B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310888488.5，技術領域涉及：G06F18/2411；該發明授權一種基于機器學習的配對選擇方法是由陶武勇設計研發完成，并于2023-07-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的配對選擇方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習的配對選擇方法，包括：首先利用兩個幾何距離約束計算配對之間的兼容性得分，兩個幾何距離約束得到兩個兼容性得分；然后對于每個配對，計算它與其他全部配對的兼容性得分，組成兩個特征向量，利用最大池化方法將兩個特征向量綜合成一個特征向量，對綜合特征向量中的元素進行從大到小排序，取前k個元素組成最終的特征向量。最后將訓練數據的特征向量和標簽輸入到支持向量機分類器中，得到訓練好的支持向量機分類器，利用訓練好的支持向量機分類器預測測試數據的配對的標簽，找出正確配對。本發明方法有高的精度和召回率，可以準確找出正確配對，提高配準成功率。

本發明授權一種基于機器學習的配對選擇方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的配對選擇方法，根據兩個幾何距離約束計算兼容性得分，然后由兼容性得分構建特征向量，之后根據特征向量訓練支持向量機SVM分類器，最后根據訓練好的支持向量機SVM，預測測試數據的標簽，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1、根據兩個幾何距離約束，計算配對之間的兼容性得分； 假設初始配對集為C＝{c1c2…cn}，對于任意兩個配對和 和是原點云的兩個關鍵點，和是目標點云的兩個關鍵點，則第一個幾何距離約束定義為 第二個幾何距離約束定義為 上式中， 和分別是關鍵點和的局部參考框架LRF； 根據兩個幾何距離約束，計算兩個兼容性得分 上式中，σ1和σ2是兩個高斯參數，σ1一般設置為1pr，σ2一般設置為40pr，pr表示點云分辨率，即點云中全部點與它們最近鄰域點的距離的平均值；s1ci,cj和s2ci,cj的取值在0和1之間； 步驟S2、對于任意一個配對，計算它與其他配對的兼容性得分，進而構建兩個特征向量，然后利用最小池化綜合兩個特征向量為一個，對特征向量中的元素從大到小排序，取前k個元素作為最終的特征向量； 步驟S3、根據訓練數據的特征向量和標簽，訓練支持向量機SVM分類器，將測試數據的特征向量輸入到訓練好的支持向量機SVM分類器中，預測測試數據中配對的標簽，找出正確配對。

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南昌大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市紅谷灘新區學府大道999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”。