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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于空间运动目标三维重构的几何参数辨识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：CN116342621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310300165.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于空间运动目标三维重构的几何参数辨识方法及系统是由彭键清;张弛;韩瑜设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间运动目标三维重构的几何参数辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于空间运动目标三维重构的几何参数辨识方法及系统，该方法包括：获取单目视觉图像数据和稀疏点云数据；对单目视觉图像数据进行像素级分割与拟合，构建空间运动目标的光学模型；基于视觉映射方法将稀疏雷达的稀疏点云数据与光学模型进行融合，得到点云粗提取结果；基于迭代匹配多视角点云融合方法对点云粗提取结果进行融合处理；基于特征和学习混合法对点云融合结果进行三维重构并对空间运动目标的几何参数进行自主辨识。通过使用本发明，能够提高空间运动目标三维重构和几何参数自主辨识的精确性、稳定性以及时效性。本发明作为基于空间运动目标三维重构的几何参数辨识方法及系统，可广泛应用于计算机视觉领域。

本发明授权基于空间运动目标三维重构的几何参数辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于空间运动目标三维重构的几何参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过单目摄像头与多线激光雷达对空间运动目标进行视觉图像数据与激光点云数据的采集，且基于不同视角进行多次采集，得到单目视觉的图像数据和稀疏点云数据； 通过自主视觉区域分割法对单目视觉的图像数据进行像素级分割与拟合，构建空间运动目标的光学模型； 基于视觉映射方法将稀疏雷达的稀疏点云数据与空间运动目标的光学模型进行融合，得到空间运动目标的点云粗提取结果； 基于迭代匹配空间运动目标多视角点云融合方法对空间运动目标的点云粗提取结果进行融合处理，得到空间运动目标的点云融合结果； 基于特征和学习混合的方法对空间运动目标的点云融合结果进行三维重构并根据重构结果对空间运动目标的几何参数进行自主辨识，得到辨识结果； 所述基于特征和学习混合的方法对空间运动目标的点云融合结果进行三维重构并根据重构结果对空间运动目标的几何参数进行自主辨识，得到辨识结果这一步骤，其具体包括： 基于迭代的空间运动目标三维重构方法对空间运动目标的点云融合结果进行分解优化，得到正交平面的最优参数； 结合正交平面的最优参数，基于优化的空间运动目标三维重构方法对空间运动目标进行三维重构处理，得到空间运动目标的三维重构结果； 基于空间运动目标的三维重构结果对空间运动目标的几何参数进行自辨识处理，得到辨识结果，所述辨识结果包括空间运动目标的顶点参数、空间运动目标的尺寸向量、空间运动目标的坐标轴和空间运动目标的中心。

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