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龙图腾网获悉北京石油化工学院申请的专利基于特征描述子的三维点云配准方法、装置及存储介质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：CN116452644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310433897.6，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于特征描述子的三维点云配准方法、装置及存储介质是由刘学君;杜晨晨;晏涌;沙芸;韩若梅;栾婧设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征描述子的三维点云配准方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及基于特征描述子的三维点云配准方法、装置及存储介质，应用于危化品仓库安全距离监测技术领域，包括：使用灰度差优化Harris角点并与SURF特征点融合对RGB图进行特征提取和匹配，提升弱纹理区域的特征信息提取能力，将匹配后的二维特征点映射到三维构建H‑SURF特征描述子进行点云粗配准，并选取H‑SURF特征描述子中以误差最小的特征点为中心的邻域点云为感兴趣特征区域，作为ICP算法的输入进行精配准，解决了ICP算法及其相关改进算法在视角重合度过低时易陷入局部最优解的问题，并提升了算法效率与准确率，采用感兴趣特征区域作为输入还解决了现有技术中ICP算法数据处理量大，耗时较长的问题。

本发明授权基于特征描述子的三维点云配准方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于特征描述子的三维点云配准方法，其特征在于，所述方法包括： 通过深度相机获取仓储空间双视角下的RGB图、深度图以及点云图； 对RGB图灰度化后，获取RGB图中每一个像素点与其领域像素点的灰度差，通过设置灰度差阈值获得候选角点； 引入Hessian矩阵计算每一个候选角点的形状描述子，通过设置形状描述子阈值对候选角点进一步筛选，得到目标角点； 在RGB图上通过SURF算法提取SURF特征点，将SURF特征点与目标角点进行结合，得到H-SURF特征描述子； 对双视角下的H-SURF特征描述子进行配对，并将配对成功后的二维H-SURF特征描述子对映射到三维空间，得到两片三维点云； 通过对所述两片三维点云进行粗配准得到初始的旋转矩阵R与平移矩阵t； 通过初始的旋转矩阵R与平移矩阵t将两片三维点云中的一片三维点云变换到另一片三维点云的坐标系中，并选取所述两片三维点云中误差最小的一对三维H-SURF特征描述子，以该点为中心，一定距离为半径获取两片三维点云的感兴趣特征区域，将两片感兴趣特征区域作为ICP算法的输入进行精配准，通过ICP算法的输出对所述双视角下点云图进行变换得到所述仓储空间的目标点云图。

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