长春理工大学陈纯毅获国家专利权
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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种增强现实目标初始注册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：CN117315518B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202311510789.0，技术领域涉及：G06V20/20；该发明授权一种增强现实目标初始注册方法及系统是由陈纯毅;陈斯;胡小娟;于海洋;李延风设计研发完成，并于2023-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种增强现实目标初始注册方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种增强现实目标初始注册方法及系统，涉及增强现实技术领域，该方法包括：对目标的模型的表面进行采样得到模型稠密点云；对模型稠密点云进行降采样得到模型点云；根据模型稠密点云和模型点云计算模型点云中各点的法向量；根据模型点云中各点的法向量，计算模型点云中的点对特征的哈希值；确定目标场景点云的超体素并根据预设阈值对超体素进行聚类；根据哈希值应用投票算法，确定聚类结果中各超体素的对应位姿；对位姿集合应用聚类算法，以聚类后的位姿集合中票数最高的位姿作为初始位姿估计结果；计算目标的精确位姿，并将精确位姿作为目标初始注册位姿。本发明能够缩短场景匹配时长，提高估计准确率。
本发明授权一种增强现实目标初始注册方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种增强现实目标初始注册方法，其特征在于，所述注册方法包括： 对目标的模型的表面进行采样，得到模型稠密点云； 计算所述目标的模型的直径，并基于所述目标的模型的直径对所述模型稠密点云进行降采样，得到模型点云； 根据所述模型稠密点云和所述模型点云，应用Kd-tree算法，计算所述模型点云中各点的法向量； 根据所述模型点云中各点的法向量，计算所述模型点云中的点对特征的哈希值； 确定所述目标的RGB-D图像生成的目标场景点云的超体素，并根据预设阈值对所述超体素进行聚类，得到聚类结果； 根据所述点对特征的哈希值，应用投票算法，确定所述聚类结果中各超体素的对应位姿，得到位姿集合； 对所述位姿集合应用聚类算法，以聚类后的位姿集合中票数最高的位姿作为初始位姿估计结果； 以所述初始位姿估计结果作为ICP算法的初始值，计算目标的精确位姿，并将所述精确位姿作为目标初始注册位姿。
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