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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于一致性学习的部分点云配准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：CN115994933B 。

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：202310095301.6，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于一致性学习的部分点云配准方法是由秦红星;谭博元设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于一致性学习的部分点云配准方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于一致性学习的部分点云配准方法，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：S1：从实际场景中采集源点云P、目标点云Q以及真实变换，构造数据集，将其预处理后划分为训练集和测试集；S2：构造部分点云配准模型，所述部分点云配准模型包括点一致性学习模块、对应关系一致性学习模块和估计刚性变换模块；所述点一致性学习模块首先提取每个点的局部特征，然后估计相应的重叠分数，最后根据每个点的重叠分数来去除非重叠区域的点；S3：利用训练集训练所述部分点云配准模型，并利用测试集进行测试；S4：将待配准的的源点云和目标点云初始化后输入训练完成的部分点云配准模型，输出源点云和目标点云之间的刚性变换。

本发明授权一种基于一致性学习的部分点云配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于一致性学习的部分点云配准方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：从实际场景中采集源点云P、目标点云Q以及真实变换，构造数据集，将其预处理后划分为训练集和测试集； S2：构造部分点云配准模型，所述部分点云配准模型包括点一致性学习模块、对应关系一致性学习模块和估计刚性变换模块；所述点一致性学习模块首先提取每个点的局部特征，然后估计相应的重叠分数，最后根据每个点的重叠分数来去除非重叠区域的点； S3：利用训练集训练所述部分点云配准模型，并利用测试集进行测试； S4：将待配准的的源点云和目标点云初始化后输入训练完成的部分点云配准模型，输出源点云和目标点云之间的刚性变换； 所述点一致性学习模块的具体计算步骤如下： A1：使用图神经网络从源点云中的点pi∈P和目标点云中的点qj∈Q中提取点的局部特征； A2：预测出每个点的重叠分数； A3：将重叠分数小于点云大小70％的点视为非重叠区域的点，将所述非重叠区域的点去除； 所述对应关系一致性学习模块的具体计算步骤如下： B1：定义一个映射矩阵M： 式中，Mij为映射矩阵M中第i行第j列的元素；和分别为点pi和点qj经过自注意力和交叉注意力模块强化后的特征；表示经过指数函数放大后的特征向量的内积，视为计算Mij的一个中间变量； 对于源点云P中的一个点pr，它在目标点云Q中的对应点为 从而获得一组初始的对应关系 B2：探索对应关系之间局部到全局的上下文信息来识别出错误的对应关系； B3：去除错误的对应关系。

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