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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于图投票的三维点云配准方法、系统、设备和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：CN120388059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510885301.5，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于图投票的三维点云配准方法、系统、设备和存储介质是由权思文;曾钊设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图投票的三维点云配准方法、系统、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉点云配准技术领域，具体为基于图投票的三维点云配准方法、系统、设备和存储介质，为解决现有技术中点云配准精度较低的技术问题，本发明首先将点云对作为顶点，基于顶点距离构建点云对的一阶图，并获取每个顶点邻域范围内顶点和边，得到每个顶点的顶点子图；然后，基于顶点子图间顶点重复次数进行投票筛选，将投票值大于投票值阈值的顶点对应点云对作为精选点云对；最后，通过从精选点云对集选取点云对计算最优空间变化矩阵，进行源点云集和目标点云集的点云配准，提高点云配准的准确度和精度，降低计算复杂度，提升配准效率，适合大规模点云数据的高效精准配准。

本发明授权基于图投票的三维点云配准方法、系统、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图投票的三维点云配准方法，其特征在于，包括如下操作： S1、基于源点云集和目标点云集，获取若干个点云对，形成了点云对集； 将点云对作为顶点，将顶点距离小于顶点距离阈值的两个顶点用边相连，得到一阶图； 从一阶图中，获取每个顶点邻域范围内顶点和边，得到每个顶点的顶点子图； S2、基于不同顶点子图之间顶点重复次数，进行顶点投票，得到每个顶点的投票值；将投票值大于投票值阈值的顶点对应点云对作为精选点云对，形成了精选点云对集； S3、从精选点云对集随机选择若干个精选点云对，计算点云空间变化矩阵，对目标点云集进行空间变换，得到空间变换点云集； 获取空间变换点云集与源点云集的每个点云对的点云距离，将点云距离小于点云距离阈值的点云对，作为特征点云对，获取特征点云对数量；若特征点云对数量小于点云对数量阈值，记录点云空间变化矩阵； 重复执行挑选精选点云对、计算点云空间变化矩阵、获取特征点云对数量和记录点云空间变化矩阵的操作若干次，直至重复次数等于重复次数阈值，将特征点云对数量最小值对应的点云空间变化矩阵，作为最优点云空间变化矩阵； 基于最优点云空间变化矩阵，进行源点云集和目标点云集的点云配准。

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