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龙图腾网获悉四川泽牧科技有限公司申请的专利一种多层次特征融合自适应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：CN120318287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510810675.0，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权一种多层次特征融合自适应点云配准方法是由段睿;高必欧设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多层次特征融合自适应点云配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种多层次特征融合自适应点云配准方法，涉及点云处理技术和工业视觉检测技术领域，包括：对点云对进行预处理；对预处理后的点云对进行多尺度特征提取，通过提取的多尺度特征构建特征金字塔，特征金字塔的各层级间采用自顶向下的指导机制；基于提取到的多尺度特征对点云对的特征点进行初步特征融合；对点云对进行多层次配准；多层次包括第一层配准、第二层配准和第三层配准，每层配准完成后得到该层的变换矩阵，通过每一层的变换矩阵对待配准点云进行配准；本发明采用多尺度特征提取策略，针对点云配准中的退化问题，选择了三个不同尺度的特征描述子，分别为ESF、SHOT和FPFH特征描述子，实现从宏观到微观的特征提取和参数自适应调整。

本发明授权一种多层次特征融合自适应点云配准方法在权利要求书中公布了：1.一种多层次特征融合自适应点云配准方法，其特征在于，包括： S1.对点云对进行预处理； S2.对预处理后的点云对进行多尺度特征提取，通过提取的多尺度特征构建特征金字塔，特征金字塔的各层级间采用自顶向下的指导机制； S3.基于提取到的多尺度特征对点云对的特征点进行初步特征融合； S4.对点云对进行多层次配准；多层次包括第一层配准、第二层配准和第三层配准，每层配准完成后得到该层的变换矩阵，通过每一层的变换矩阵对待配准点云进行配准； 所述S2包括如下步骤： S2.1.采用ESF特征进行第一尺度特征提取，获得ESF特征描述子ESFP，第一尺度特征作为金字塔顶层，对预处理后的点云进行料塔结构识别和区域分割，得到圆柱段、圆锥段和过渡段并通过ESF特征验证区域分割的合理性； S2.2.采用SHOT特征进行第二尺度特征提取，获得SHOT特征描述子SHOTp；第二尺度特征作为金字塔中层，用于实现局部几何结构提取，并将特征金字塔中层的信息传递到底层，为底层提供指导； S2.3.采用FPFH特征进行第三尺度特征提取，获得FPFH特征描述子FPFHp，第三尺度特征作为金字塔低层，用于实现精细几何结构提取； 对于每个点云，其特征点集合为其FPFH特征点集合，后续的S3和S4中的特征点都是此FPFH特征点集合的特征点； 所述S3包括以下步骤： S3.1.计算点云对的特征距离，包括基于全局ESF特征的整体点云距离dist_ESF、基于SHOT特征的局部特征对应特征点之间的距离dist_SHOTp,q和基于FPFH特征的局部特征对应特征点之间的距离dist_FPFHp,q， dist_ESF=||ESFP-ESFQ||2； dist_SHOTp,q=||SHOTp-SHOTq||2； dist_FPFHp,q=||FPFHp-FPFHq||2； 其中，dist_ESF为基于全局ESF特征的整体点云距离，ESFP和ESFQ分别为源点云P和目标点云Q的ESF特征描述子，||||2为欧式距离计算，p和q分别为源点云和目标点云中的对应特征点，SHOTp和FPFHp为特征点p的SHOT特征描述子和FPFH特征描述子，dist_SHOTp,q和dist_FPFHp,q分别为特征点对p,q的SHOT和FPFH特征距离； S3.2.归一化点云对的特征距离， ； 其中表示所有特征点对的SHOT特征距离最大值，表示所有特征点对的FPFH特征距离最大值；dist_ESF_norm为归一化后的ESF特征距离，dist_SHOT_normp,q和dist_FPFH_normp,q分别为特征点对p,q归一化后的SHOT和FPFH特征距离； 所述S4包括如下步骤： S4.1.获取第一层变换矩阵T_coarse，在全局范围内进行特征匹配，实现点云的第一层配准； S4.2.获取第二次变换矩阵T_optimize，实现点云的第二层配准； S4.3.获取第三层变换矩阵T_fine，实现点云的第三层配准； S4.4.获取配准后的点云Qp，通过Qp=T_fine×T_optimize×T_coarse×Q计算。

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