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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于点云与视图融合的对象检索方法和系统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：CN113886625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202110914373.X，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于点云与视图融合的对象检索方法和系统是由高跃;丰一帆设计研发完成，并于2021-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点云与视图融合的对象检索方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于点云与视图融合的对象检索方法和系统，该方法包括：获取立体视觉对象的多张视图数据和点云数据，并对点云数据和视图数据分别进行数据模态的预处理转化；通过单模态的网络模型分别提取视图数据的单视图特征和视图模态特征，以及点云数据的逐点特征和点云模态特征；对单视图特征和点云模态特征进行交叉融合，并对视图模态特征和逐点特征进行交叉融合，以获得多模态融合特征；从多模态融合特征中提取出立体视觉对象的统一表示特征，并根据统一表示特征进行立体视觉对象的分类与检索。该方法通过点云与视图联合表示与多模态交叉融合，实现了对立体视觉对象的精准刻画，进一步的优化了立体视觉对象的分类和检索的性能。

本发明授权基于点云与视图融合的对象检索方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于点云与视图融合的对象检索方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过在不同角度设置的多个相机拍摄立体视觉对象，获取所述立体视觉对象的多张视图数据，对所述立体视觉对象的表面进行最远点采样，以生成所述立体视觉对象的点云数据，并对所述点云数据和视图数据分别进行数据模态的预处理转化； S2：通过单模态的网络模型分别提取所述视图数据的单视图特征和视图模态特征，以及所述点云数据的逐点特征和点云模态特征； S3：对所述单视图特征和所述点云模态特征进行交叉融合，并对所述视图模态特征和所述逐点特征进行交叉融合，以获得多模态融合特征； 步骤S3具体包括： 将每个所述单视图特征分别与所述点云模态特征进行融合，获得对应的联合点云的单视图特征； 将每个所述联合点云的单视图特征进行融合，生成逐视图与点云交叉融合特征； 所述逐视图与点云交叉融合特征，表示为： 其中，VFi为联合点云的单视图特征，hα·,·为单视图特征和点云模态特征的融合函数，pa为点云模态特征，为单视图特征，m表示视图数据的数量为m张，Maxpool是最大池化函数，Fvp为逐视图与点云交叉融合特征； 将每个所述逐点特征分别与所述视图模态特征进行融合，获得对应的联合视图的逐点特征； 将每个联合视图的逐点特征进行融合，生成逐点与视图模态融合特征； 所述逐点与视图模态融合特征，表示为： 其中，PFi为联合视图的逐点特征，va为视图模态特征，为点云的逐点特征，n表示点云数据包含n个点，hβ·,·为逐点特征与视图模态特征的融合函数，Fpv为逐点与视图模态融合特征； S4：从所述多模态融合特征中提取出所述立体视觉对象的统一表示特征，并根据所述统一表示特征进行所述立体视觉对象的分类与检索。

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