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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利一种结合图特征上下文匹配的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：CN114972460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210622101.7，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种结合图特征上下文匹配的点云配准方法是由郑明魁;邱鑫;叶强强;王泽峰设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合图特征上下文匹配的点云配准方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合图特征上下文匹配的点云配准方法，包括以下步骤：几何域图特征提取，得到图特征A；特征域图特征提取，根据源点云和目标点云的图特征A，得到图特征B；准确特征获取，根据图特征A和图特征B，得到完整的图特征C，根据图特征C进行特征上下文匹配，得到变换特征，根据变换特征和图特征C，得到准确特征；根据包含准确特征的源点云和目标点云构建特征差异匹配矩阵；根据特征差异匹配矩阵估计源点云到目标点云的刚性变换；将刚性变换作用于源点云，设定迭代次数N，进行迭代，得到细化的刚性变换；根据刚性变换进行点云配准。本发明基于深度学习的特征域配准受噪声与离群值的影响较小，对局部点云配准具有较好的鲁棒性。

本发明授权一种结合图特征上下文匹配的点云配准方法在权利要求书中公布了：1.一种结合图特征上下文匹配的点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤：几何域图特征提取，对输入的源点云和目标点云分别进行几何域图特征提取，得到所述源点云和所述目标点云的图特征A；特征域图特征提取，根据所述源点云和所述目标点云的图特征A，对所述源点云和所述目标点云分别进行特征域图特征提取，得到所述源点云和所述目标点云的图特征B；准确特征获取，根据所述图特征A和所述图特征B，得到所述源点云和所述目标点云的完整的图特征C，根据所述图特征C进行特征上下文匹配，得到变换特征，根据所述变换特征和所述图特征C，得到所述源点云和所述目标点云的准确特征；根据包含准确特征的所述源点云和所述目标点云构建特征差异匹配矩阵；根据所述特征差异匹配矩阵估计所述源点云到所述目标点云的刚性变换；将所述刚性变换作用于源点云，设定迭代次数N，重复进行以上步骤N次，得到细化的刚性变换；根据所述刚性变换进行点云配准；所述几何域图特征提取具体为：设定球搜索半径与搜索点数K，对输入源点云和目标点云的每个点云用球半径搜索法寻找K个邻近点；根据各所述邻近点，计算每个局部中心点与邻近点的K条图边，并计算局部结构信息PPF，所述局部结构信息PPF包括中心点法向量与图边的夹角、邻近点法向量与图边的夹角、中心点法向量与邻近点法向量的夹角和边长；对每个局部根据中心点坐标、中心点法向量、邻近点坐标、图边和局部结构信息PPF建立局部几何域图结构，通过卷积提取每个所述局部几何域图结构的图特征A，将所述图特征A聚合至中心点，并通过MLP映射至高维空间；所述特征域图特征提取具体为：对源点云中和目标点云中的一点，根据目标点云的所述图特征A，运用K最邻近点法寻找目标点云中的K个特征邻近点，并计算中心点与邻近点的图边，建立局部特征域图结构；通过卷积提取每个所述局部特征域图结构的图特征B，将所述图特征B聚合至中心点，并通过MLP映射至高维空间；所述准确特征获取具体为：将所述源点云的图特征A和图特征B进行拼接，得到所述源点云完整的图特征C；将所述目标点云的图特征A和图特征B进行拼接，得到所述目标点云完整的图特征C；将所述源点云的图特征C作为编码输入，将所述目标点云的图特征C作为解码输入，通过Transformer网络对源点云到目标点云的点云图特征进行上下文匹配，学习源点云到目标点云的变换信息，并嵌入源点云中，得到所述源点云的准确特征；将源点云的所述图特征C作为解码输入，将目标点云的所述图特征C作为编码输入，通过Transformer网络对目标点云到源点云的点云图特征进行上下文匹配，学习目标点云到源点云的变换信息，并嵌入源点云中，得到所述目标点云的准确特征；所述根据包含准确特征的所述源点云和所述目标点云构建特征差异匹配矩阵，具体为：计算包含准确特征的源点云与目标点云之间的欧氏距离，输出为特征差异矩阵；对所述特征差异矩阵加入离群值、局部最优限制参数，并运用Sinkhorn算法对所述特征差异矩阵的每个元素进行数值优化；运用指数函数将所述特征差异矩阵的每个元素归一化，用概率表现点之间的对应关系，输出特征差异匹配矩阵；所述根据所述特征差异匹配矩阵估计所述源点云到所述目标点云的刚性变换，具体为：将所述特征差异匹配矩阵作用于目标点云获得虚拟点云，将所述特征差异匹配矩阵的每行的求和值作为权重，对所述源点云和所述虚拟点云运用权重SVD方法估计源点云到目标点云的刚性变换。

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