中国农业大学马韫韬获国家专利权
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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品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：CN115345898B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210892506.2，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品是由马韫韬;蔡智博设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品，该方法包括：获取目标对象的原始点云；原始点云是在对目标对象进行三维点云采集之后得到的；在原始点云中确定骨架特征点云和轮廓特性点云；获取原始点云中的非关键点云；非关键点云分别与骨架特征点云和轮廓特性点云不重叠；基于骨架特征点云、轮廓特性点云和非关键点云，确定目标对象的稀疏点云。本发明提供的稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品能够用于提高稀疏点云的准确性。
本发明授权稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种稀疏点云的获取方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的原始点云；所述原始点云是在对所述目标对象进行三维点云采集之后得到的； 在所述原始点云中确定骨架特征点云和轮廓特性点云； 获取所述原始点云中的非关键点云；所述非关键点云分别与所述骨架特征点云和所述轮廓特性点云不重叠； 基于所述骨架特征点云、所述轮廓特性点云和所述非关键点云，确定所述目标对象的稀疏点云； 基于所述骨架特征点云、所述轮廓特性点云和所述非关键点云，确定所述目标对象的稀疏点云，包括： 将第一权重和所述骨架特征点云中所有点的总数量的乘积，确定为第一采样量；将第二权重和所述轮廓特性点云中所有点的总数量的乘积，确定为第二采样量；将第三权重和所述非关键点云中所有点的总数量的乘积，确定为第三采样量； 将按照所述第一采样量对所述骨架特征点云进行随机下采样得到的点云、按照所述第二采样量对所述轮廓特性点云进行随机下采样得到的点云、以及按照所述第三采样量对所述非关键点云进行随机下采样得到的点云之和，确定为目标点云； 按照目标数量对所述目标点云进行随机下采样，得到所述目标对象的稀疏点云。
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