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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利点云模型优化方法和基于点云模型特征提取的基站点选取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：CN119625171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411654820.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权点云模型优化方法和基于点云模型特征提取的基站点选取方法是由于竞宇;王金强;许洁;石青宇;张立飞;马靖淇;马俊杰;毛念章设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本点云模型优化方法和基于点云模型特征提取的基站点选取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及空间建模和三维点云数据处理技术领域，尤其是一种点云模型优化方法和基于点云模型特征提取的基站点选取方法。本发明首先对点云模型进行下采样，然后针对各点，获取点与其邻域点的拟合平面的单位法向量为所述点的单位法向量；针对简化点云中各点进行法向量优化；结合简化点云中各点优化后的单位法向量计算各点的特征测度，选取特征测度位于设定的特征区间中的点构成特征点云。本发明在保留点云模型原有特征的情况下，实现了点云模型的数据简化。

本发明授权点云模型优化方法和基于点云模型特征提取的基站点选取方法在权利要求书中公布了：1.一种点云模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对点云模型进行下采样，获取简化点云； S2、针对简化点云中各点，获取点与其邻域点的拟合平面的单位法向量为所述点的单位法向量； S3、针对简化点云中各点进行法向量优化，优化目标为： 其中，wqni,nj表示简化点云中点pi和点pj在法线域的权重，wdpi,pj表示简化点云中点pi和点pj在空间域的权重；ni为点pi的单位法向量，nj为点pj的单位法向量，Ni为简化点云中的点pi的邻域点集合；min表示取最小值；σs为设定的空间域高斯带宽，σn为设定的法线域高斯带宽；exp为指数函数； S4、结合简化点云中各点优化后的单位法向量计算各点的特征测度，选取特征测度位于设定的特征区间中的点构成特征点云； 步骤S4中简化点云中点pi的特征测度的获取方式为： 首先分别构建点pi的邻域点张量投票矩阵和邻域法向量张量投票矩阵 其中，ηpi,pj,nj为衰减系数，N'i表示点pi的邻域点集合，为N'i对应邻域的中心点；上标T表示矩阵转置；pj表示pi的邻域点；nj为点pj的单位法向量；单位法向量表示为三维列向量； 然后分别将邻域点张量投票矩阵和邻域法向量张量投票矩阵进行特征分解，提取和的三维特征；令的三维特征值记作和且令的三维特征值记作和且 计算点pi的特征测度fi： 其中，为点pi的邻域点特征度，表示点pi的邻域法向量的邻域点特征度。

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