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龙图腾网获悉中南大学;中铁大桥科学研究院有限公司申请的专利基于自适应加权主成分分析的结构点云主轴识别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：CN121074535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511631253.3，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权基于自适应加权主成分分析的结构点云主轴识别方法是由魏晓军;王远;开大龙;钟继卫;王亚飞;黄天立设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应加权主成分分析的结构点云主轴识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工程测绘技术领域，具体涉及一种基于自适应加权主成分分析的结构点云主轴识别方法，该识别方法包括如下步骤：获取点云数据集，初始化权重集，对点云降采样后的点云数据集进行加权中心化；根据加权中心化后的点云数据集，计算加权协方差矩阵，通过加权协方差矩阵得到特征值和归一化特征向量；获得所有点云的距离度量集；计算迭代权重集；计算加权协方差矩阵的特征值输出迭代主轴旋转角度。本发明在应用中，随着点云复杂度增加，自适应权重估计相比常用尺度估计的优势愈发显著，既保留了常用尺度估计处理均匀对称点云时的高精度的快速收敛能，也在处理高度非均匀分布点云时能有效防止离群点及环境噪声点对主轴识别的干扰。

本发明授权基于自适应加权主成分分析的结构点云主轴识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应加权主成分分析的结构点云主轴识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取点云数据集，对点云数据集进行去噪处理，得到去噪后的点云数据集； S2、对去噪后的点云数据集进行点云降采样； S3、初始化权重集，对点云降采样后的点云数据集进行加权中心化；其中，表示点云的权重，表示初始权重的集合，表示点云的代号； S4、根据加权中心化后的点云数据集，计算加权协方差矩阵，通过加权协方差矩阵得到特征值以及对应的归一化特征向量； S5、选择特征值中最大特征值对应的归一化特征向量作为主对称轴方向，并变换成主轴旋转角度，通过特征向量得到平面方程，然后基于主对称轴平面方程和合理角度阈值搜索对称点，得到对应的对称点集，计算对称点集中对称点最近欧式距离，获得关于被对称轴分割的左侧点云所有点云的距离度量集，其中表示矩阵的转置运算，表示平面方程的系数，表示平面方程中的常数项； S6、依据第次统计距离度量集，计算迭代权重集，并使用更新后权重集重新执行S3至S6； S7、设置主轴旋转角度收敛阈值，当两次迭代主轴旋转角度相邻误差或者处于稳定迭代区间时达到收敛状态，计算加权协方差矩阵的特征值输出迭代主轴旋转角度。

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中南大学;中铁大桥科学研究院有限公司，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932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”。

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