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龙图腾网获悉辽宁大学申请的专利一种多尺度动态连接的三维点云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：CN120525936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511028980.0，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种多尺度动态连接的三维点云配准方法是由罗浩;霍爽;战凯;丁琳琳;张利;张莹设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度动态连接的三维点云配准方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多尺度动态连接的三维点云配准方法，属于计算机视觉与三维数据处理技术领域。本发明为了提取局部和全局特征，设计了多尺度动态连接接模块来提取点云不同尺度的局部特征以及全局特征。为了进一步增强点云间的特征融合能力，采用循环注意力模块，将两个点云的特征进行融合，生成混合特征。本发明能够有效地捕捉点云的局部和全局特征，确保点云数据的丰富表达。同时，循环注意力的引入，增强了点云间的特征融合能力，进一步提高了配准的准确性和鲁棒性。本发明提出的一种多尺度动态连接的三维点云配准方法，使用深度学习的技术实现了点云之间的配准，具有较高的准确率与鲁棒性，具有较好的应用价值。

本发明授权一种多尺度动态连接的三维点云配准方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度动态连接的三维点云配准方法，其特征在于，其步骤为： 步骤1导入点云数据集：点云是由大量三维点构成的集合，每个点包含三维坐标x,y,z，组成点云数据集； 步骤2划分点云数据集：将点云数据集分为训练数据集、测试数据集和验证数据集； 步骤3对点云数据进行预处理：将步骤1点云数据集中的点云记为，为源点云；对进行刚性变换记为，为参考点云；刚性变换用一个4×4的齐次变换矩阵表示，该矩阵能同时描述旋转和平移操作，为真实变换矩阵；源点云，参考点云作为模型的输入； 步骤4构建基于深度学习的多尺度动态连接的点云配准模型：模型输入为步骤2得到的、，输出为经过模型训练后的得出的变换矩阵；多尺度动态连接通过连接不同尺度的特征，融合不同尺度的局部特征和全局特征，提取有效特征，提取特征后，将特征输入到循环注意力模块中，交互两个点云的特征，使特征既有点云内的独特特征，又有点云间的共同特征；反复交互得到最终特征，最后将最终特征通过svd算法计算得到变换矩阵；将模型预测的变换矩阵与真实变换矩阵进行比较，使用Adam优化算法反向传播更新权重矩阵，更新模型，缩小两个矩阵间的误差，得到最终的变换矩阵； 步骤5将点云数据集输入步骤4中的点云配准模型，进行训练和测试，并保存效果最好的模型； 步骤6将待检测的点云数据输入到训练好的配准模型中，进行点云配准，并保存配准的结果。

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