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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于点云一致性关系强化的点云非刚性配准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：CN119722757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411627635.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于点云一致性关系强化的点云非刚性配准方法是由姜小明;张涵;姬国英;王莞芸;袁源;崔耀建;何涛设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云一致性关系强化的点云非刚性配准方法在说明书摘要公布了：本发明属于点云配准技术领域，涉及一种基于点云一致性关系强化的点云非刚性配准方法，包括：获取点云数据，对点云数据进行随机划分配对，得到成对点云数据；对成对点云进行聚类和特征编码，得到高维特征；对高维特征进行自注意力加权；计算相关度矩阵，并对相关度矩阵执行去平滑处理；根据去平滑后的相关度矩阵对点云数据和高维特征进行重新排列；采用优化后的代理任务强化网络对重新排列的高维特征进行特征提取；对所有提取的特征进行拼接融合；采用对称形变驱动网络对融合后的特征进行对称形变；根据对称形变的特征对点云数据进行配准；本发明对提取点云数据的高维特征，进行不均匀的注意力加权，提高了网络对对称或相似部分的数据的鲁棒性。

本发明授权一种基于点云一致性关系强化的点云非刚性配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云一致性关系强化的点云非刚性配准方法，其特征在于，包括：获取点云数据，对点云数据进行随机划分，对随机划分后的点云数据进行两两配对，得到成对点云数据；对成对点云进行聚类和特征编码，得到高维特征；对高维特征进行自注意力加权；根据加权后的高维特征计算相关度矩阵，并对相关度矩阵执行去平滑处理；根据去平滑后的相关度矩阵对点云数据和高维特征进行重新排列；基于点云一致性对代理任务强化网络进行优化，采用优化后的对代理任务强化网络对重新排列的高维特征进行特征提取；对所有提取的特征进行拼接融合；采用对称形变驱动网络对融合后的特征进行对称形变；根据对称形变的特征对点云数据进行配准； 采用优化后的对代理任务强化网络对重新排列的高维特征进行特征提取包括：对输入点云按照既定的置换矩阵Pt进行重新排列；对重新排列后的点云进行随机旋转；将打乱前的点云与打乱后的点云分别送入编码模块、自注意力加权模块与对应性矩阵预测与去平滑模块，得到针对代理任务的预测的对应性矩阵Pt′；基于FocalLoss将所用的置换矩阵Pt作为label对预测的对应性矩阵Pt′进行优化。

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