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龙图腾网获悉兰笺(苏州)科技有限公司申请的专利基于全景图像与场景图匹配的起点标注修正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：CN120747967B 。

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：202511261590.8，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于全景图像与场景图匹配的起点标注修正方法是由刘哲强;刘琦;徐彤;梁晨;杨蕊;徐鹏;张傲宇设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全景图像与场景图匹配的起点标注修正方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于全景图像与场景图匹配的起点标注修正方法，涉及计算机视觉与建筑信息处理技术领域，所述方法包括：根据实际场景角点集和场景图特征点集，分别生成相同方位组合的三角形集合场景图三角形集与实际场景三角形集；通过计算三角形内角及边长比例的相似度，匹配两集合中相似度最高的三角形对，建立场景图与实际场景的局部障碍物对应关系；根据三角形对所确定的仿射变换参数，将实际场景的物理起点位置映射至场景图坐标系，输出修正后的起点坐标。本发明可以实现对建筑工地当前层面布局的精准和高效恢复。

本发明授权基于全景图像与场景图匹配的起点标注修正方法在权利要求书中公布了：1.基于全景图像与场景图匹配的起点标注修正方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，利用深度学习模型处理输入的实际场景全景图像，输出实际物理空间中关键障碍物的角点坐标集合，记为实际场景角点集，包括：步骤11，利用预训练的室内3D布局预测模型解析实际场景全景图像，通过预训练的室内3D布局预测模型生成3D布局参数提取墙体转角、柱子顶点及墙体边界交点坐标；根据3D布局参数提取墙体转角、柱子顶点及墙体边界交点坐标，生成所述实际场景角点集；其中，所述3D布局参数包含相机在物理空间中的位置信息； 步骤2，针对场景图上的初始标注点，通过连通组分分析算法提取其周边多个关键方位的障碍物轮廓特征点，生成场景图特征点集，包括：步骤21，以初始标注点为中心，根据其标注朝向建立场景图局部坐标系，并划分前方区域、后方区域、左侧区域及右侧区域四个方位区域；步骤22，基于场景图中障碍物像素的连通性，采用4邻域判定规则，识别与初始标注点空间连通的墙体、柱子障碍物像素集合；步骤23，针对每个方位区域内的障碍物像素集合，提取其最小外接多边形轮廓，并将该轮廓的几何顶点中凹点、凸点及基于曲率变化的极值点作为特征点；步骤24，将四个方位区域提取的所有特征点坐标聚合为场景图特征点集； 步骤3，基于初始标注点的朝向，将场景图局部坐标系，即以初始标注点为原点与实际场景局部坐标系，以物理空间起点为原点进行方位对齐，包括：步骤31，以初始标注点为原点，根据其标注朝向确定正方向轴，建立场景图局部坐标系；步骤32，以所述物理空间起点为原点，基于全景图像对应的实际空间朝向确定正方向轴，建立实际场景局部坐标系；步骤33，将场景图局部坐标系的正方向轴与实际场景局部坐标系的正方向轴旋转至同一基准方向，完成方位对齐；其中所述基准方向由初始标注点的大致朝向标注确定； 步骤4，根据步骤1输出的实际场景角点集和步骤2输出的场景图特征点集，分别生成相同方位组合的场景图三角形集与实际场景三角形集；通过计算三角形内角及边长比例的相似度，匹配两集合中相似度最高的三角形对，建立场景图与实际场景的局部障碍物对应关系，包括：步骤41，将场景图特征点集中的特征点按所属方位区域分为前方点组、后方点组、左侧点组及右侧点组；同步将实际场景角点集按物理空间中的等效方位区域分组；步骤42，对场景图特征点集，从不同方位点组中各选取一个特征点组成三点集合，生成所有可能的三角形组合构成场景图三角形集；对实际场景角点集执行相同操作，生成实际场景三角形集；其中每个三角形的三个顶点必须分属三个不同方位点组；步骤43，对场景图三角形集与实际场景三角形集中属于相同方位点组组合的三角形对，分别计算：内角相似度，即三个内角差值的绝对值之和的倒数；边长比例相似度，即三条边长度比值向量的余弦相似度；步骤44，将内角相似度与边长比例相似度按预设权重加权求和，作为该三角形对的综合相似度；步骤45，遍历所有相同方位组合的三角形对，选取综合相似度最高的三角形对作为匹配结果； 步骤5，根据步骤3匹配的三角形对所确定的仿射变换参数，将实际场景的物理起点位置映射至场景图坐标系，输出修正后的起点坐标。

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