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龙图腾网获悉天津理工大学;天津艾威克自动化技术有限公司申请的专利基于旋转不变区域一致性的双视图点云重建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：CN120047622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510195575.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于旋转不变区域一致性的双视图点云重建方法是由贾鑫;高雨菲;黄张驰;许志男;霍鹏飞;陆芷茵;刘宏博设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于旋转不变区域一致性的双视图点云重建方法在说明书摘要公布了：一种基于旋转不变区域一致性的双视图点云重建方法，通过引入点云初始化网络PINet，利用PINet对输入的不同视角的RGB图像生成RGB图像对应的点云x1和点云x2；利用R2Net将点云划为N个区域，并提取点云的N个区域级旋转不变特征和利用DCM通过原始交叉注意力机制匹配特征和获取匹配结果E；将AoA模型被引入至原始的交叉注意力机制，获得被优化的匹配结果对和进行拼接，对点云x1和x2进行聚合得到被聚合特征F；利用被聚合特征F与点云x1产生具有精细结构的点云O；将点云O馈送至局部折叠网络中，以获得平滑度高的点云Y，点云Y包含来自不同视图的结构信息，用于捕获输入对象的复杂拓扑结构。

本发明授权基于旋转不变区域一致性的双视图点云重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于旋转不变区域一致性的双视图点云重建方法，其特征在于：步骤1：引入点云初始化网络PINet，利用所述PINet网络对输入的不同视角的RGB图像生成所述RGB图像对应的点云x1和点云x2； 步骤2：R2Net采用最远点采样和K最近邻将由PINet生成的点云划为N个区域； 步骤3：R2Net提取点云的N个区域级旋转不变特征，使得所述区域特征具有旋转平移不变性，所述点云x1和点云x2的区域级旋转不变特征分别为和其中表示点云x1的第t个区域的旋转不变特征，表示来自点云x2的第t个区域的旋转不变特征，所述t取值为1到N； 步骤4：DCM通过原始交叉注意力机制匹配特征和获取匹配结果E＝[e1,...,eN]，表示x2每个区域的特征与x1的第t个区域的特征匹配结果；其中ant描述x1第n个区域与x2第t个区域之间的相关性；通过区域特征匹配，不同视图点云x1和点云x2的区域一致性能被初步获取，即和en为一对具有区域一致性的特征； 步骤5：AoA模型被引入至原始的交叉注意力机制，消除E中的误差信息，获得被优化的特征匹配结果 步骤6：对所述特征和匹配结果进行拼接，实现对点云x1和点云x2不同区域旋转不变特征的准确聚合，被聚合区域级特征记为F，所述F用于点云x1和点云x2的特征聚合结果； 步骤7：利用PRNet建立被聚合特征F与点云x1之间的联系，以产生具有精细结构的第二点云数据，记为点云O； 步骤8：将点云变形模块的输出O馈送至局部折叠网络中，以获得平滑度高的第三点云Y，所述第三点云包含了来自不同视图的结构信息，用于捕获输入对象的复杂拓扑结构； 其中PINet网络包括PSG单元和卷积门控循环神经网络单元， R2Net用于计算区域内质心点与邻域点之间的欧式距离，并将该距离视为区域的“边”，组合该区域内的所有“边”，以描述“边”的基本结构信息，进一步改善“边”的组合，从而明确刻画点云区域的结构信息； 所述AoA模型由信息矩阵和注意力门矩阵组成； PRNet包括点云变形模块和局部折叠网络。

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