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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于机器学习的配对选择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：CN116842458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310888488.5，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于机器学习的配对选择方法是由陶武勇设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的配对选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的配对选择方法，包括：首先利用两个几何距离约束计算配对之间的兼容性得分，两个几何距离约束得到两个兼容性得分；然后对于每个配对，计算它与其他全部配对的兼容性得分，组成两个特征向量，利用最大池化方法将两个特征向量综合成一个特征向量，对综合特征向量中的元素进行从大到小排序，取前k个元素组成最终的特征向量。最后将训练数据的特征向量和标签输入到支持向量机分类器中，得到训练好的支持向量机分类器，利用训练好的支持向量机分类器预测测试数据的配对的标签，找出正确配对。本发明方法有高的精度和召回率，可以准确找出正确配对，提高配准成功率。

本发明授权一种基于机器学习的配对选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的配对选择方法，根据两个几何距离约束计算兼容性得分，然后由兼容性得分构建特征向量，之后根据特征向量训练支持向量机SVM分类器，最后根据训练好的支持向量机SVM，预测测试数据的标签，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、根据两个几何距离约束，计算配对之间的兼容性得分； 假设初始配对集为C＝{c1c2…cn}，对于任意两个配对和 和是原点云的两个关键点，和是目标点云的两个关键点，则第一个几何距离约束定义为 第二个几何距离约束定义为 上式中， 和分别是关键点和的局部参考框架LRF； 根据两个几何距离约束，计算两个兼容性得分 上式中，σ1和σ2是两个高斯参数，σ1一般设置为1pr，σ2一般设置为40pr，pr表示点云分辨率，即点云中全部点与它们最近邻域点的距离的平均值；s1ci,cj和s2ci,cj的取值在0和1之间； 步骤S2、对于任意一个配对，计算它与其他配对的兼容性得分，进而构建两个特征向量，然后利用最小池化综合两个特征向量为一个，对特征向量中的元素从大到小排序，取前k个元素作为最终的特征向量； 步骤S3、根据训练数据的特征向量和标签，训练支持向量机SVM分类器，将测试数据的特征向量输入到训练好的支持向量机SVM分类器中，预测测试数据中配对的标签，找出正确配对。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999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”。