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龙图腾网获悉城市之光(深圳)无人驾驶有限公司申请的专利多源融合的点云数据驱动三维街景生成与优化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：CN120219652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510678138.5，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权多源融合的点云数据驱动三维街景生成与优化方法是由吴恩光;郭馨阳设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源融合的点云数据驱动三维街景生成与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多源融合的点云数据驱动三维街景生成与优化方法，涉及三维街景生成技术领域，包括以下步骤：根据输入的大范围点云数据的空间范围，结合其三维坐标系分布特性，采用结构化空间划分算法将整体配准区域划分为多个面积相等、分布均匀的子单元区域；针对每个子单元区域，获取其内部点云的几何结构特征，构建包含多个维度的几何特征描述符。本发明通过基于几何特征的异质性评价机制与支持向量机模型实现子单元结构复杂度识别，并动态调控匹配点数量上限，提升高异质区域配准精度，减少低异质区域误配风险，从而优化街景模型的结构还原与连续性，增强三维建模系统的稳定性与智能性。

本发明授权多源融合的点云数据驱动三维街景生成与优化方法在权利要求书中公布了：1.多源融合的点云数据驱动三维街景生成与优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据输入的大范围点云数据的空间范围，结合其三维坐标系分布特性，采用基于八叉树的递归空间分割方法、固定分辨率网格划分或区域生长型空间自适应分割算法将整体配准区域划分为多个面积相等、分布均匀的子单元区域； 针对每个子单元区域，获取其内部点云的几何结构特征，构建包含多个维度的几何特征描述符； 通过特征工程技术从获取的几何结构特征中提取反映该子单元区域存在高异质性的关键指标，其中，提取的关键指标包括子单元区域中所有点主曲率值分布的离散程度和子单元区域内点密度的空间梯度变化程度，对提取的关键指标进行深入分析后，分别生成曲率离散参考值和密度梯度参考值，基于曲率离散参考值和密度梯度参考值量化每个子单元区域的几何异质性水平； 将分析后的曲率离散参考值和密度梯度参考值作为特征向量输入到事先通过大量标注样本训练完成的支持向量机模型中，通过支持向量机模型生成异质水平系数，基于异质水平系数对该子单元区域所对应的几何异质性程度进行智能化预测； 依据支持向量机模型预测得到的子单元区域的异质性程度，构建异质性程度与配准参数之间的自适应映射关系，针对不同异质性等级的子单元区域动态分配对应的匹配点数量上限，实现匹配点数的因区制宜； 基于调控策略完成匹配点数量范围的设定后，将匹配点控制参数与其他配准参数共同输入至后续点云配准模块，实现子单元区域的自适应配准。

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