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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种多传感器融合加速体素体积测量的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：CN120976301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511510720.7，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种多传感器融合加速体素体积测量的方法是由赵佳乐;董迪锴;赵睿;郭明卓设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多传感器融合加速体素体积测量的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多传感器融合加速体素体积测量的方法，涉及农业信息技术领域，包含以下步骤：S1、不同时间点点云采集；S2、对不同时间点的融合点云进行预处理和统一空间参考，构建时间段三维重建模型，并通过外部标定方法获取精确体积变化量；S3、对模型进行体素化处理，并在降低分辨率的条件下进行计算，得到该时间段的粗体素体积变化初值；S4、将粗体素体积初值与多传感器特征差值输入神经网络模型，输出高精度体积变化结果。本发明采用上述一种多传感器融合加速体素体积测量的方法，显著降低计算复杂度与内存消耗的同时，通过多传感器融合与网络校正提高了体积变化测量的精度与实时性，适用于农业、仓储及物流管理中的动态体积监测。

本发明授权一种多传感器融合加速体素体积测量的方法在权利要求书中公布了：1.一种多传感器融合加速体素体积测量的方法，其特征在于，包含以下步骤： S1、不同时间点点云采集，在不同时间点利用两个深度相机或激光雷达相机采集点云数据，并通过标定参数实现同一时间点的多传感器融合； S2、点云预处理与数据标定，对不同时间点的融合点云进行预处理和统一空间参考，构建时间段三维重建模型，并通过外部标定方法获取精确体积变化量； S3、粗体素体积快速估算，对模型进行体素化处理，并在降低分辨率的条件下进行计算，得到该时间段的粗体素体积变化初值； S4、多传感器融合网络校正，将粗体素体积初值与多传感器特征差值输入至预先训练的神经网络模型，输出高精度体积变化结果； S3中的体素化处理通过设置下采样因子对体素网格进行粗化，将体素边长由替换为，在相同空间范围内，体素数量与计算复杂度相较细体素方案近似按基于表面积或逐列积分方法或基于体素填充方法的比例下降，在降低分辨率的条件下快速计算得到该时间段的粗体素体积变化初值。

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