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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种多时相点云数据配准方法、装置及存储介质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：CN115359102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211014222.X，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种多时相点云数据配准方法、装置及存储介质是由沈小军;徐泽林设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多时相点云数据配准方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于局部不变特征提取的多时相点云数据配准方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取点云数据；点云特征提取：建立基于CNN神经网络的点云局部不变特征提取模型并进行训练，提取点云数据的局部不变特征，其中，所述点云局部不变特征提取模型包括：点云数据转换模块：用于将三维点云转换为三维张量，邻域信息补充模块：用于增补三维张量中的数据，分辨率提升模块：用于扩张三维张量的尺寸，特征提取模块：用于学习点云的分布式特征表示，全连接输出模块：用于实现特征分类，输出点云局部不变特征；特征点匹配；点云的粗配准；点云的精细化配准。与现有技术相比，本发明具有配准精度高、处理效率高等优点。

本发明授权一种多时相点云数据配准方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于局部不变特征提取的多时相点云数据配准方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取点云数据； 点云特征提取：建立基于CNN神经网络的点云局部不变特征提取模型并进行训练，提取点云数据的局部不变特征，其中，所述点云局部不变特征提取模型为CNN神经网络结构，包括： 点云数据转换模块：用于将三维点云转换为三维张量， 邻域信息补充模块：用于增补三维张量中的数据， 分辨率提升模块：用于扩张三维张量的尺寸， 特征提取模块：用于学习点云的分布式特征表示， 全连接输出模块：用于将学习到的分布式特征表示映射到样本标记空间中，完成特征分类，输出点云局部不变特征； 特征点匹配：通过度量点云局部不变特征的相似程度完成特征点匹配，得到匹配点对； 点云的粗配准：基于粗配准算法，利用匹配点对的一一对应关系，按照局部不变特征相似程度从高到低的顺序选取预配置组数的匹配点对，计算相应的刚体变换矩阵，实现点云模型的初步重合； 点云的精细化配准：在粗配准的基础上基于精细化配准算法进行精细化配准，得到最优化点云数据配准结果。

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