发明专利已授权

基于三维卷积神经网络的点云配准方法

📄 申请号：CN201810342590.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-04-17

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_33

IPC 分类号

G06T7_33 , G06N3_04 , G06T17_00 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络人工智能算法点云配准三维点云处理神经网络卷积神经网络

应用场景

自动驾驶, 三维重建, 机器人导航, 工业自动化, 虚拟现实

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摘要

一种基于三维卷积神经网络的点云配准方法，包括如下步骤：第一步：获取训练点云模型和待配准目标点云模型，计算其在观测方向上的深度图像；第二步：构建三维卷积神经网络模型，设定训练参数和损失函数，使用获取的数据集来训练网络，得到训练好的三维卷积神经网络模型；第三步：通过训练好的三维卷积神经网络模型来提取目标模型两视角下点云的特征点；第四步：根据提取到的特征点结合配准算法来计算两视角点云之间的配准参数。本发明具有良好的鲁棒性，可以在低分辨率、遮挡等条件不同的情况下准确的提取出点云的特征点。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20211123

✅ 授权

20181026

?? 实质审查的生效：

20180928

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：16 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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