买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江初驰科技有限公司申请的专利基于特征点划分邻域的多尺度点云特征提取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：CN119180965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411679703.1，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权基于特征点划分邻域的多尺度点云特征提取方法和装置是由陈航;黄佳琪;蒋慧强设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征点划分邻域的多尺度点云特征提取方法和装置在说明书摘要公布了：本发明适用于点云数据处理技术领域，提供了一种基于特征点划分邻域的多尺度点云特征提取方法和装置。在本实施例中，对于需要进行特征提取的目标点云数据，先确定该点云数据的密度变化值和密度变化梯度，从而确定该点云数据中的目标特征点。再根据不同的半径确定每个目标特征点的邻域特征点集，然后对该邻域特征点集中的特征点进行采样并计算每个采样特征点的特征向量后，将其合并为目标特征向量，最终通过不同半径确定的若干个目标特征向量确定该目标点云数据的多尺度特征。这解决了现有点云特征提取方法捕捉细微几何特征效果不佳、计算成本较高以及计算效率较低的问题。

本发明授权基于特征点划分邻域的多尺度点云特征提取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征点划分邻域的多尺度点云特征提取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标点云数据，根据预设半径集合r确定所述目标点云数据中任意特征点pi在不同半径下的邻域特征点集，并确定所述邻域特征点集的特征点密度； 通过所述特征点密度的最大值和最小值确定所述特征点pi的密度变化值Δρi，通过公式确定所述特征点pi与所述特征点pi的邻域特征点集内的其他特征点的密度差异，其中，所述为所述邻域特征点集，所述为所述邻域特征点集内的特征点数量，ρi为所述特征点对应的邻域特征点集的特征点密度，所述ρj为其他特征点对应的邻域特征点集的特征点密度； 根据所述密度变化值和所述密度变化梯度确定目标特征点集，具体包括：分别对密度变化值和密度变化梯度设置一个阈值，对应密度变化值，对应密度变化梯度，将或的特征点定义为目标特征点，并加入目标特征点集； 对于所述目标特征点集内的任意目标特征点，根据预设初始半径以及预设的特征点数量区间确定所述目标特征点的目标邻域特征点集； 从每个目标邻域特征点集中确定若干个采样特征点，计算每个采样特征点的特征向量后将所述特征向量合并为目标特征向量，并执行若干次调整所述特征点数量区间，根据所述预设初始半径和调整后的特征点数量区间确定所述目标特征向量的步骤，根据所述目标特征向量以及调整后的目标特征向量确定所述目标点云数据的多尺度特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江初驰科技有限公司，其通讯地址为：310016 浙江省杭州市上城区尊宝大厦金尊2005室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。