买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利基于复杂网络理论的一阶段点云配准方法、电子设备及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：CN116681743B 。

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：202310665795.7，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于复杂网络理论的一阶段点云配准方法、电子设备及存储介质是由武欣;魏小龙;徐浩军;侯远涵;何卫锋;李才智;周鑫;裴彬彬设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于复杂网络理论的一阶段点云配准方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复杂网络理论的一阶段点云配准方法、电子设备及存储介质，点云配准方法包括：通过复杂网络理论构建点云特征多通路复杂网络，将骨干网络扩展为全局耦合网络；将全局耦合网络与自监督模块、特征嵌入模块、特征融合模块依次连接；训练网络并剔除权重较小的边，重新训练，得到具有小世界特征的复杂网络；通过全局耦合网络获得点云的全局特征，点云配准模型通过全局特征直接求解变换矩阵，实现点云配准。本发明基于复杂网络理论设计了具有小世界特征的点云特征多通路提取网络，提高了点云配准精度。

本发明授权基于复杂网络理论的一阶段点云配准方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于复杂网络理论的一阶段点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，选取骨干网络，通过复杂网络理论构建点云特征多通路复杂网络，将骨干网络扩展为全局耦合网络； S2，将全局耦合网络与自监督模块、特征嵌入模块、特征融合模块依次连接；特征嵌入模块为基于几何形状的自注意力模块，用于学习每个点云的下采样点之间的特征空间和几何空间中的全局相关性，将具有旋转变换的坐标信息、具有旋转不变的距离信息编码进每个单独的点云，获取点云的几何结构信息，进行特征嵌入； S3，训练网络并剔除权重较小的边，重新训练，得到具有小世界特征的复杂网络； S4，通过全局耦合网络获得点云的全局特征，点云配准模型通过全局特征直接求解变换矩阵，实现点云配准； 所述S1中，骨干网络为KP‑CNN，所述KP‑CNN包含一个ConvBlock模块和十个残差模块，ConvBlock模块如式5所示： 其中，FCin表示ConvBlock模块的输入特征，FCout表示ConvBlock模块的输出特征，Θ·表示KPConv，GN[·]表示分组归一化，AF{·}表示激活函数； 残差模块如式6所示： FRout＝UB2{CB[UB1FRin]}+UB3[MaxFRin]   6其中，FRin表示残差模块的输入特征，FRout表示残差模块的输出特征；CB[·]＝AF{GN[Θ·]}表示ConvBlock模块的输出，UB·＝AF{GN[MLP·]}表示一元模块，负责整合特征的通道数，MLP·表示人工神经网络，Max·表示最大池化；当FRin的通道数不等于FRout的通道数时，UB3F＝AF{GN[MLPF]}，否则UB3F＝F，F表示提取到的特征；当残差模块对点云进行下采样时，短接边采用Max·对输入特征进行下采样，否则不采用Max·； UB1表示第一一元模块，UB2表示第二一元模块，UB3表示第三一元模块； 以特征作为节点，以提取特征的层作为边，构建链式网络KP‑CNN，以UB2{CB[UB1Fin]}作为新加入的边，构建全局耦合网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军空军工程大学，其通讯地址为：710038 陕西省西安市灞桥区霸陵路一号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。