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龙图腾网获悉国网山东省电力公司电力科学研究院申请的专利基于多维特征配准的二维图像与点云的融合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：CN117274756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202311103838.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多维特征配准的二维图像与点云的融合方法及装置是由郑文杰;杨祎;张峰达;李壮壮;辜超;朱文兵;林颖;刘萌;崔其会;李勇;乔木;任敬国;孙艺玮;吕俊涛;邢海文;李程启;李笋;李文博;顾朝亮;李龙龙;师伟;李杰;朱庆东;张丕沛;伊峰;高志新;许伟设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维特征配准的二维图像与点云的融合方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维特征配准的二维图像与点云的融合方法，包括：预处理二维图像和三维点云数据；采用卷积神经网络进行特征提取；采用卷积核全连接层融合得到共享特征表示；构建深度学习模型：深度学习模型包括编码器和解码器，编码器主要由卷积层和池化层构成，卷积层包括多个尺度不同的卷积核；全连接层产生输出特征；解码器为每个像素预测语义类别；模型训练与优化得到预测模型；将待处理对象的二维图像和对应的三维点云数据输入预测模型，得到待处理对象的融合信息。本发明具有提升融合精度，满足高精度融合需要的有益效果。本发明还提供了一种融合装置，包括预处理模块、配准投影模块、特征提取模块、特征融合预测模块及输出模块。

本发明授权基于多维特征配准的二维图像与点云的融合方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于多维特征配准的二维图像与点云的融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取对象的二维图像和对应的三维点云数据，并分别进行预处理； S2、配准：将预处理后的二维图像与三维点云数据转化至相同的坐标系统，建立二维图像与三维点云之间的空间位置关联； S3、点云投影：将配准后的三维点云数据投影到对应的二维图像空间中； S4、特征提取：采用卷积神经网络对具有相互空间位置关联关系的二维图像和三维点云数据分别进行特征提取，得到对应的特征表示； S5、将步骤S4中的特征表示采用卷积核全连接层融合得到共享特征表示； S6、构建深度学习模型：深度学习模型包括编码器和解码器，其中，编码器主要由卷积层和池化层构成，卷积层包括多个尺度不同的卷积核，每个卷积核与输入数据进行卷积操作，保留空间结构信息并同时提取得到局部特征，卷积核为卷积操作中的权重，卷积操作对输入数据进行滑动窗口计算，并生成特定的特征图，采用非线性激活函数对特征图进行激活，引入非线性特征；池化层对特征图进行下采样； 经多次卷积层和池化层处理后，采用全连接层将输入的共享特征表示与权重进行矩阵乘法和非线性变化，产生输出特征； 解码器主要由专职卷积层和卷积层构成，专职卷积层将输出特征进行上采样，增加分辨率，再通过卷积层进行分类预测，输出与输入图像尺寸一致，并为每个像素预测语义类别； S7、模型训练与优化：采用标注的训练数据集对步骤S6构建的深度学习模型进行训练，并根据损失函数进行特征下降优化，迭代训练和验证后，得到预测模型； S8、将待处理对象的二维图像和对应的三维点云数据经步骤S1～S5处理后输入至步骤S7中的预测模型，得到待处理对象的融合信息。

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