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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于注意力机制的非刚性三维点云配准方法及系统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：CN115731275B 。

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：202211652660.9，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于注意力机制的非刚性三维点云配准方法及系统是由汪金洋设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的非刚性三维点云配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于注意力机制的非刚性三维点云配准方法及系统。该三维点云配准方法首先使用自适应实例归一化模块作为标准Transformer网络中的归一化层，然后获取一个非刚性目标在两种不同动作下的原始点云数据，分别作为源点云和目标点云。接着提取出源点云和目标点云的高维度的逐点特征，与位置编码叠加得到源点云和目标点云的初始特征嵌入。然后利用多头交叉注意力模块进行线性变化的矩阵运算，将多个注意力分数拼接得到映射了目标点云信息的源点云的中间特征嵌入，再然后使用自适应实例归一化模块对中间特征嵌入进行归一化处理，使得变形后的点云与源点云在身份特征上尽可能地保持一致，并且表面更为光滑，进一步提升了配准的效果。

本发明授权基于注意力机制的非刚性三维点云配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的非刚性三维点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.使用至少一组自适应实例归一化模块作为标准Transformer网络中的归一化层，得到用于执行非刚性三维点云配准任务的改良Transformer网络；所述改良Transformer网络还包括多头交叉注意力模块； S2.获取一个非刚性目标在两种不同动作下的原始点云数据，分别作为源点云S和目标点云T； S3.提取出所述源点云和所述目标点云的高维度的逐点特征，并将输出的特征与所述改良Transformer网络中的位置编码叠加，得到源点云和目标点云的初始特征嵌入XS和XT； S4.利用所述多头交叉注意力模块中的线性变换矩阵WQ、WK、WV对所述源点云和所述目标点云的初步特征嵌入进行矩阵运算，得到线性变换的结果矩阵Q、K、V并计算注意力分数； S5.通过拼接多个注意力分数矩阵得到映射了目标点云信息的源点云的中间特征嵌入Z； S6.使用所述自适应实例归一化模块对所述源点云的中间特征嵌入Z进行归一化处理，进而保持所述源点云的姿态靠近所述目标点云的同时不改变原有的身份信息，得到所述源点云的归一化特征嵌入Z′； S7.设置损失函数并将S4～S6作为所述改良Transformer网络的解码器部分，将所述源点云的初始特征嵌入Xs以及所述归一化特征嵌入Z′作为编码器的输入，经过预设次数的循环后得到输出的优化特征嵌入Z″； S8.利用一个多层感知机结构对所述优化特征嵌入Z″进行卷积和激活，并结合如下公式计算出结果点云的坐标，完成点云配准；计算公式如下： R＝2*tanh[ConvZ″] 式中，R表示所述结果点云；tanh为双曲正切激活函数。

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