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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于点云的多源特征融合的重定位方法及装置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：CN114821500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210447892.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于点云的多源特征融合的重定位方法及装置是由邓志东;刘文磊;费家骏;诸子钰设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点云的多源特征融合的重定位方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于点云数据的多源特征融合的重定位方法及装置，其中方法包括：获取待处理点云数据；对所述待处理点云数据进行语义分割，获得语义特征以及与所述语义特征一一对应的语义标签；对所述语义标签进行实例分割，获得实例集合；对所述实例集合进行图卷积特征提取，获得图卷积特征；基于多源特征获得融合向量，其中，所述多源特征包括所述语义特征和所述图卷积特征；将所述融合向量与待匹配定位向量集进行匹配，获得重定位结果。本发明提供一种基于点云数据的多源特征融合的重定位方法及装置，利用GCN特征识别环境特征，并与语义特征融合，获取更丰富的环境信息，提高识别鲁棒性和准确率。

本发明授权基于点云的多源特征融合的重定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于点云的多源特征融合的重定位方法，其特征在于，包括： 获取待处理点云数据； 对所述待处理点云数据进行语义分割，获得语义特征以及与所述语义特征一一对应的语义标签； 对所述语义标签进行实例分割，获得实例集合； 对所述实例集合进行图卷积特征提取，获得图卷积特征，包括：基于所述实例集合获得类内属性特征；基于所述实例集合获得实例间结构特征；基于所述类内属性特征和所述实例间结构特征，获得图卷积特征； 基于多源特征获得融合向量，其中，所述多源特征包括所述语义特征和所述图卷积特征； 将所述融合向量与待匹配定位向量集进行匹配，获得重定位结果，包括：获取所述待匹配定位向量集中的每个待匹配定位向量与所述融合向量的匹配度，包括：基于相似分数公式计算所述待匹配定位向量集中的每个待匹配定位向量与所述融合向量的匹配得分，所述匹配得分用于表示匹配度；所述相似分数公式为： 其中，S表示匹配得分，f1表示所述融合向量，f2表示所述待匹配定位向量，W1表示第一网络参数，W2表示第二网络参数，b为偏差向量，σ表示Relu激活函数；确定匹配度最高的待匹配定位向量对应的位置信息为重定位结果； 所述基于多源特征获得融合向量之前，还包括：获取与所述待处理点云数据对应的第一图片数据集，基于所述第一图片数据集获得图像特征；所述多源特征还包括所述图像特征； 所述待处理点云数据为彩色点云数据； 所述彩色点云数据的获取步骤为：获取原始点云数据；获取与所述原始点云数据对应的第二图片数据集；对所述原始点云数据和所述第二图片数据集进行像素融合，获得所述彩色点云数据； 所述对所述原始点云数据和所述第二图片数据集进行像素融合，获得所述彩色点云数据，包括：对所述原始点云数据和所述第二图片数据集进行坐标变换，获得与所述原始点云数据对应的像素信息；将所述像素信息和所述原始点云数据进行融合，获得彩色点云数据。

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