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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利点云配准模型的训练数据优化方法、装置及计算机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：CN119417871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411456137.8，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权点云配准模型的训练数据优化方法、装置及计算机设备是由陈兵;徐宗懿;江薪祺;高新波设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本点云配准模型的训练数据优化方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明涉及点云数据处理技术领域，具体涉及点云配准模型的训练数据优化方法、装置及计算机设备；所述方法包括获取第一训练集和第二训练集，所述第一训练集包括多个带有伪标签的点云样本数据，所述第二训练集包括多个带有真实标签的点云样本数据；所述标签对应所述点云样本数据中源点云与目标点云之间的变换矩阵；在人工矫正训练样本阶段，通过第一替换原则选择点云样本数据；在自我矫正训练样本阶段，通过第二替换原则选择点云样本数据；本申请不仅提高了点云数据对齐的准确性，还通过结构与语义信息的融合提升了特征区分度，使得配准结果更加可靠。

本发明授权点云配准模型的训练数据优化方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种点云配准模型的训练数据优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一训练集和第二训练集，所述第一训练集包括多个带有伪标签的点云样本数据，所述第二训练集包括多个带有真实标签的点云样本数据；所述标签对应所述点云样本数据中源点云与目标点云之间的变换矩阵； 在人工矫正训练样本阶段，以第三训练集的点云样本数据为点云配准模型的输入，输出所述点云样本数据的特征矩阵、估计变换矩阵和估计对应关系；所述第三训练集为第一训练集或者以第二训练集基于第一替换原则替换第一训练集的点云样本数据后的数据集；其中第一替换原则基于点云样本数据的质量确定，所述点云样本数据的质量由点云样本数据的特征矩阵或者由点云样本数据的伪标签变换矩阵和估计对应关系确定； 在自我矫正训练样本阶段，以第四训练集的点云样本数据为点云配准模型的输入，输出所述点云样本数据的特征矩阵、估计变换矩阵和估计对应关系；所述第四训练集为最后一轮替换后的第一训练集或者基于第二替换原则替换第一训练集的点云样本数据后的数据集；其中第二替换原则基于点云样本数据的伪标签得分和估计关系得分确定，所述点云样本数据的伪标签得分由伪标签变换矩阵作用后的伪标签对应关系计算兼容性评分得到，所述点云数据样本的估计关系得分由估计变换矩阵作用后的估计对应关系计算兼容性评分得到。

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