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龙图腾网恭喜中山大学·深圳;中山大学申请的专利一种基于神经网络的空间目标点云配准方法及设备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：CN114972454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210391138.3，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于神经网络的空间目标点云配准方法及设备是由张艳;张鑫;马非凡;黄坤设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的空间目标点云配准方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于神经网络的空间目标点云配准方法及设备，通过获取待配准目标对象的目标点云数据集，然后利用预训练的点云配准神经网络模型，处理目标点云数据集，以得到待配准目标对象的目标运动真值。其中，点云配准神经网络模型为，利用标注有运动真值标签的训练对象的点云数据样本集训练得到，目标运动真值为待配准目标对象在不同视角下的相对运动，最后根据目标运动真值确定待配准目标对象的架构，完成空间目标点云的配准过程。该方案可以利用训练好的点云配准神经网络模型得到待配准目标对象准确的目标旋转矩阵和目标平移向量，可以降低点云配准的误差，提高配准率。

本发明授权一种基于神经网络的空间目标点云配准方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的空间目标点云配准方法，其特征在于，包括：获取待配准目标对象的目标点云数据集；利用预训练的点云配准神经网络模型，处理所述目标点云数据集，以得到待配准目标对象的目标运动真值，其中，所述点云配准神经网络模型为，利用标注有运动真值标签的训练对象的点云数据样本集训练得到，所述目标运动真值为所述待配准目标对象在不同视角下的相对运动；根据所述目标运动真值确定所述待配准目标对象的架构，完成空间目标点云的配准过程；其中，所述目标运动真值包括目标旋转矩阵和目标平移向量，将一组目标点云数据中的两个视角的点云分别定义为和，且，将权重向量定义为，将第一目标函数定义为： ，将第二目标函数定义为： ，其中，表示矩阵的迹，表示目标旋转矩阵，表示目标平移向量，表示所述目标点云数据集中共有组目标点云数据，，，，，，，，，表示对角矩阵，表示矩阵，表示矩阵，表示过滤函数，，在点云配准神经网络模型输出有界的logit分数时，过滤小于阈值τ的权重，表示损失函数，表示正整数；根据所述第一目标函数和第二目标函数得出目标旋转矩阵为，目标平移向量为。

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中山大学·深圳;中山大学，其通讯地址为：518107 广东省深圳市光明区新湖街道公常路66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”。