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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于语义分割的多视角异源点云配准方法和装置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：CN119741349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411615487.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于语义分割的多视角异源点云配准方法和装置是由周叶剑;彭同友;吴宇晨;李鹏;李涛;张文安设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义分割的多视角异源点云配准方法和装置在说明书摘要公布了：一种基于语义分割的多视角异源点云配准方法和装置，其方法包括：利用不同传感器采集现实场景的俯视及地面平视视角异源数据，使用三维重建算法构建出异源三维场景点云并降采样预处理得到训练数据集；将数据集导入至RandLA‑Net算法进行训练；利用语义分割算法可分别获取不同视角的点云语义标签，提取特定标签点云并进行点云滤波处理；对滤波后标签点云做立体包围框，通过配准两个世界坐标系中的包围框间接得到两个异源点云变换矩阵，实现多视角异源点云配准融合。本发明利用点云降采样、语义分割、点云滤波、立体包围框等技术能够解决多视角异源点云配准问题，并能够增强配准的鲁棒性，提高配准的准确性。

本发明授权一种基于语义分割的多视角异源点云配准方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于语义分割的多视角异源点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集室外多视角异源待配准点云数据集，并对数据集进行预处理；所述的多视角异源待配准点云是由两个不同传感器从两个视角采集得到的点云；多视角指的是数据采集视角，分别是地面平视采集视角和空中俯视采集视角； 步骤1-1：对数据集中的每幅点云进行裁剪、坐标系对齐、降采样； 步骤1-2：对预处理后的点云数据进行语义标注，获得Heshan-3D数据集； 步骤1-3：构建RandLA-Net模型； 步骤1-4：利用Heshan-3D数据集对所述的RandLA-Net模型进行训练，得到点云样本的参数和权重，并将所述的参数和权重作为训练好的RandLA-Net模型的参数和权重； 步骤1-5：使用训练好的RandLA-Net模型对经过标准化的待配准场景点云进行语义分割，预测出场景点云中每个点的语义类别Class，定义Classcar为汽车类别，Classbuilding为房类别，Classtree为树类别； 步骤2：根据语义分割类别Classcar、Classbuilding、Classtree，分别提取出各自的类别点云数据簇； 步骤3：对点云数据簇进行滤波以筛除语义分类错误的点，得到干净的点云类别簇： 步骤3-1：垂直方向地面分割滤波，RANSAC拟合地平面并设置合适的地平面距离阈值threshold，滤除阈值内所有点云； 步骤3-2：使用DBSCAN密度聚类滤波从错误分类的点云簇中筛选出干净的点云类别簇； 步骤4：对滤波处理后的点云类别簇做最小外接框，并将最小外接框点云化处理； 步骤5：采用位姿估计算法获取两个世界坐标系最小外接框之间的旋转矩阵R和平移矩阵t； 步骤6：步骤5所求的R和t构成两幅待配准异源点云之间的变换矩阵T，通过最小外接框获取的T间接实现俯视-平视点云的配准融合。

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