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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于遮蔽重建辅助训练网络的点云匹配方法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：CN117237425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311196864.0，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于遮蔽重建辅助训练网络的点云匹配方法是由王美玲;陈光彦;岳裕丰;袁粒设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遮蔽重建辅助训练网络的点云匹配方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于遮蔽重建辅助训练网络的点云匹配方法，在训练过程中，遮蔽重建辅助训练网络单独利用从主干网中获取的每个点云的编码表示来在坐标空间中重建完整的点云；训练完成后，遮蔽重建辅助训练网络被分离，从而避免了额外的推理时间；与之前仅在可见部分进行掩码重建方法不同，遮蔽重建辅助训练网络充分利用点云之间的变换以避免位置信息的早期泄漏；因此，本方法直接利用从两个点云中获取的上下文信息，设计出这种简洁的方法，可以进行点云之间的关系建模和单次模型训练。此外，这种设计使得本辅助训练网络能够指导骨干网中的上下文特征捕捉点云对的几何细节和整体结构。

本发明授权一种基于遮蔽重建辅助训练网络的点云匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遮蔽重建辅助训练网络的点云匹配方法，其特征在于，包括训练阶段和配准阶段； 在训练阶段，针对给定源点云和目标点云主干网络采用核点卷积网络获取超级点及其特征随后，采用一个转换器编码器学习上下文信息，提取特征在遮蔽重建辅助训练网络中，基于特征重建完整的点云；同时，在匹配网络，基于特征生成对应的点云并预测叠加分数最后，根据预测的对应关系和叠加分数估计最优变换 对主干网络、匹配网络以及遮蔽重建辅助训练网络构成的联合网络模型进行训练完成后，在配准阶段，将待配准的两个点云输入到主干网络，提取特征后，送入匹配网络，得到位姿变换 所述遮蔽重建辅助训练网络包括补丁生成模块、遮蔽重建解码器、预测头以及损失函数模块； 所述补丁生成模块对于点云首先使用最远点采样将其采样为g个中心点然后，采用最近邻算法为每个中心点选择中k个最近的点，以此构建g个点块生成过程可以表示为： 对于点云构建g个点块 设所述遮蔽重建解码器由Ld层组成，每层包括自注意力子层和前馈子层；解码器的输入为完整的标记集和这些标记为编码特征集合和以及掩码标记集合和的并集；其中，每个掩码标记是一个共享的、可学习的向量，代表一个待预测的点补丁； 在每个遮蔽重建解码器层中，通过正弦位置编码PE获得标记的位置编码并通过直接相加添加到标记中，得到标记 位置编码包含编码特征的位置编码以及掩码标记的位置编码其中编码特征的位置编码是直接通过该点云的中心点生成的，掩码标记的位置编码则是使用另一个点云的变换中心点生成的： 其中，和分别表示从Y到X和从X到Y的真值变换； 遮蔽重建解码器整体流程如下所示： 所述预测头用于在坐标空间内重构另一个对齐点云的每个点补丁；它由一个双层感知器组成；预测头首先从解码后的标记获取掩码标记解码后的和并将其投影到向量中，输出通道数等于补丁中坐标的总数；然后，这些向量以相互的方式重新构造成预测的点补丁 Reshape表示将矩阵形状进行变换，MLP表示多层感知机，由线性层和激活函数组成； 所述损失函数模块用于构建训练主干网络和遮蔽重建辅助训练网络的损失函数，具体为： 每个掩码标记负责预测对齐的另一个点云中相应的点补丁，由其位置编码指定；给定真值点补丁和以及从和获得的预测点补丁和重构损失使用l2Chamfer距离表示；其中定义为： 其中，表示集合的基数，而表示a和b之间的平方误差。

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