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！

龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于树结构转换器的点云匹配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：CN117237419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202311206461.X，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权一种基于树结构转换器的点云匹配方法是由王美玲;陈光彦;岳裕丰设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于树结构转换器的点云匹配方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于树结构转换器的点云匹配方法，引入了树结构并提出了基于树结构转换器的点云匹配方法，使模型能够提取丰富的局部特征，并通过学习到的参与区域实现线性计算复杂度；提出了树注意力，其通过逐层指定高相关性关键点并基于树结构化点云，实现动态注意力稀疏化并提取丰富的局部特征；本发明方法在3DMatch、ModelNet40和KITTI数据集上实现了最佳性能。

本发明授权一种基于树结构转换器的点云匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于树结构转换器的点云匹配方法，其特征在于，包括： 步骤1、针对给定的源点云X和目标点云Y,分别下采样点云X和Y到和并提取相关特征，再次经过线性投影得到特征和 步骤2、将下采样点云和提取的特征送到树转换器编码器进行编码，具体包括： 步骤21、分别针对点云和构建树结构和具体为： 分别将点云和体素化，然后将多个相邻体素合并为一个大体素，得到一层，将该层的多个相邻体素继续进行合并，进而得到具有更大体素的层，相邻两层中上一层定义为密层，其中的点定义为密结点，下一层定义为粗层，其中的点定义为粗结点；以此类推，得到分别针对点云和的具有Lτ层的树结构和 对所构建的树结构和进行定义：1每一层分别包含个点和个点l＝1,2,...,Lτ；2下一层中每一体素中粗结点到上一层中对应被合并的所有体素中的密结点关系表示为和3上一层中被合并体素中密结点到下一层的合并得到的大体素中粗结点之间关系表示为和粗结点的坐标和是通过对密结点的坐标和求平均获得的，其中，粗结点的坐标 的坐标表示为： 其中， 表示第i个粗结点对应的子结点的索引，其中，将粗层中的某一体素的粗结点作为父结点，密层中被合并的体素中的密结点称为该粗结点的子节点；而分别是集合的基数，即点云的数量； 步骤22、特征池化：将子结点的特征与相对位置连接起来，并再次用两层多层感知机MLP进行投影，其中MLP由两个全连接层和线性整流函数激活组成；第i个粗结点的特征 的特征通过如下方式获得： 步骤23、树注意力：对于两个不同点云的特征树和树注意力首先在最粗层通过全局注意力获得平均注意力图和所提取的特征下一层合并所提取的特征以指导特征提取，并根据注意力图指定参与区域，然后在指定参与区域内进行注意力机制的运算；之后，树注意力使用共享参数迭代到最密层，由此获得条件特征输出，具体包括： 步骤1、针对特征树对于任意两个相邻层，计算粗层的平均注意力图和所提取的特征其中是粗层中每个查询点关联的关键点的数量； 步骤2、将粗层所提取的具有高语义信息的特征合并进经步骤22中特征池化得到的密层d的特征中，以指导密层d的特征提取；其中，密层d中第i个密结点的合并特征通过如下获得： 步骤3、使用粗层c的注意力图以指定密层d进行注意力运算的参与区域，具体为：对中的每个查询点选择注意力得分最高的个关键点，在特征树中的密层d中，确定上述个关键点作为父结点对应的所有子结点，作为密层d进行注意力运算的关键点；在特征树中的密层d中，确定粗层c中各查询点作为父结点对应的所有子结点，作为密层d进行注意力运算的查询点；由此，基于密层d中第i个密结点的合并特征利用该层确定的关键点和查询点进行注意力运算，得到特征和平均注意力图 将当前密层作为下一次迭代计算的粗层c，当前密层的下一层作为下一次迭代计算的密层d，继续按照步骤1至3的方法计算密层d特征和平均注意力图以此类推，直到计算到特征树的最密层； 步骤4、针对特征树先按照步骤1的方法，获得粗层c平均注意力图和所提取的特征然后按照步骤2的方法获得合并特征最后按照步骤3的方法获得特征和平均注意力图以此类推，直到计算到特征树的最密层； 得到特征数在不同层l＝1,2,...,Lτ的特征和后，将最后一层特征和作为树注意力的条件特征输出； 步骤3、解码器：条件特征和通过两层MLP生成点云和的对应点云和并通过一层全连接层预测得到重叠分数和通过解算获得最后的旋转平移变换

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北京理工大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号；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”。