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龍圖騰網獲悉四川澤牧科技有限公司申請的專利一種多層次特征融合自適應點云配準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：CN120318287B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510810675.0，技術領域涉及：G06F16/50；該發明授權一種多層次特征融合自適應點云配準方法是由段睿;高必歐設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多層次特征融合自適應點云配準方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種多層次特征融合自適應點云配準方法，涉及點云處理技術和工業視覺檢測技術領域，包括：對點云對進行預處理；對預處理后的點云對進行多尺度特征提取，通過提取的多尺度特征構建特征金字塔，特征金字塔的各層級間采用自頂向下的指導機制；基于提取到的多尺度特征對點云對的特征點進行初步特征融合；對點云對進行多層次配準；多層次包括第一層配準、第二層配準和第三層配準，每層配準完成后得到該層的變換矩陣，通過每一層的變換矩陣對待配準點云進行配準；本發明采用多尺度特征提取策略，針對點云配準中的退化問題，選擇了三個不同尺度的特征描述子，分別為ESF、SHOT和FPFH特征描述子，實現從宏觀到微觀的特征提取和參數自適應調整。

本發明授權一種多層次特征融合自適應點云配準方法在權利要求書中公布了：1.一種多層次特征融合自適應點云配準方法，其特征在于，包括： S1.對點云對進行預處理； S2.對預處理后的點云對進行多尺度特征提取，通過提取的多尺度特征構建特征金字塔，特征金字塔的各層級間采用自頂向下的指導機制； S3.基于提取到的多尺度特征對點云對的特征點進行初步特征融合； S4.對點云對進行多層次配準；多層次包括第一層配準、第二層配準和第三層配準，每層配準完成后得到該層的變換矩陣，通過每一層的變換矩陣對待配準點云進行配準； 所述S2包括如下步驟： S2.1.采用ESF特征進行第一尺度特征提取，獲得ESF特征描述子ESFP，第一尺度特征作為金字塔頂層，對預處理后的點云進行料塔結構識別和區域分割，得到圓柱段、圓錐段和過渡段并通過ESF特征驗證區域分割的合理性； S2.2.采用SHOT特征進行第二尺度特征提取，獲得SHOT特征描述子SHOTp；第二尺度特征作為金字塔中層，用于實現局部幾何結構提取，并將特征金字塔中層的信息傳遞到底層，為底層提供指導； S2.3.采用FPFH特征進行第三尺度特征提取，獲得FPFH特征描述子FPFHp，第三尺度特征作為金字塔低層，用于實現精細幾何結構提取； 對于每個點云，其特征點集合為其FPFH特征點集合，后續的S3和S4中的特征點都是此FPFH特征點集合的特征點； 所述S3包括以下步驟： S3.1.計算點云對的特征距離，包括基于全局ESF特征的整體點云距離dist_ESF、基于SHOT特征的局部特征對應特征點之間的距離dist_SHOTp,q和基于FPFH特征的局部特征對應特征點之間的距離dist_FPFHp,q， dist_ESF=||ESFP-ESFQ||2； dist_SHOTp,q=||SHOTp-SHOTq||2； dist_FPFHp,q=||FPFHp-FPFHq||2； 其中，dist_ESF為基于全局ESF特征的整體點云距離，ESFP和ESFQ分別為源點云P和目標點云Q的ESF特征描述子，||||2為歐式距離計算，p和q分別為源點云和目標點云中的對應特征點，SHOTp和FPFHp為特征點p的SHOT特征描述子和FPFH特征描述子，dist_SHOTp,q和dist_FPFHp,q分別為特征點對p,q的SHOT和FPFH特征距離； S3.2.歸一化點云對的特征距離， ； 其中表示所有特征點對的SHOT特征距離最大值，表示所有特征點對的FPFH特征距離最大值；dist_ESF_norm為歸一化后的ESF特征距離，dist_SHOT_normp,q和dist_FPFH_normp,q分別為特征點對p,q歸一化后的SHOT和FPFH特征距離； 所述S4包括如下步驟： S4.1.獲取第一層變換矩陣T_coarse，在全局范圍內進行特征匹配，實現點云的第一層配準； S4.2.獲取第二次變換矩陣T_optimize，實現點云的第二層配準； S4.3.獲取第三層變換矩陣T_fine，實現點云的第三層配準； S4.4.獲取配準后的點云Qp，通過Qp=T_fine×T_optimize×T_coarse×Q計算。

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