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龙图腾网获悉南京四维向量科技有限公司申请的专利一种多视角全景点云拼接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：CN120219158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510208408.6，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权一种多视角全景点云拼接方法是由王河生;梁润;姬会东;沈建兰设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视角全景点云拼接方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多视角全景点云拼接方法，包括：通过标定算法对双目相机与激光雷达进行联合标定，对齐坐标系统；利用双目相机采集二维图像并进行畸变矫正，基于视差计算生成深度图，结合三角测量原理进行三维点云重建；对二维图像进行深度学习目标检测，通过非极大值抑制筛选出线杆组件区域；通过激光雷达采集多视角点云数据并进行点云分割处理，保留线杆组件点云子集；将线杆组件的二维像素区域与激光雷达点云投影结果匹配，筛选属于线杆组件的点云数据；采用改进的点云拼接算法，通过初始配准与精细配准对多视角点云进行对齐与融合，生成全景点云图像。本发明减少了点云拼接处理时间，提高了点云拼接的鲁棒性、精度和完整性。

本发明授权一种多视角全景点云拼接方法在权利要求书中公布了：1.一种多视角全景点云拼接方法，其特征在于，包括： 通过标定算法对双目相机与激光雷达进行联合标定，对齐坐标系统； 利用所述双目相机采集二维图像并进行畸变矫正，基于视差计算生成深度图，结合三角测量原理进行三维点云重建； 所述视差计算采用块匹配算法生成视差图，并通过重投影矩阵Q将像素坐标转换为三维点坐标，公式为： 其中，x、y为二维图像中的像素坐标，d为视差值，表示左图像和右图像中相同物体点的像素差异，为三维重建后的点云坐标，Q为重投影矩阵，基于相机的内参和外参来将像素坐标转换为三维空间中的点坐标； 对所述二维图像进行深度学习目标检测，通过非极大值抑制筛选出线杆组件区域； 通过所述激光雷达采集多视角点云数据并进行点云分割处理，保留线杆组件点云子集； 所述点云分割采用基于DBSCAN的密度聚类算法，设定邻域半径和最小点数来对点云进行分类，分离出线杆组件与背景噪声，将分离出的线杆组件组合成线杆组件点云子集； 将线杆组件的二维像素区域与激光雷达点云投影结果匹配，筛选属于所述线杆组件的点云数据； 将线杆组件的二维像素区域与激光雷达点云投影结果匹配时，需将所述线杆组件的二维图像区域通过相机内参矩阵进行反投影至三维空间，再通过激光雷达采集的点云数据与之进行匹配； 采用改进的点云拼接算法，通过初始配准与精细配准对多视角点云进行对齐与融合，生成全景点云图像； 所述精细配准采用改进的迭代最近点算法，通过引入双向距离约束，优化配准误差，公式为： 其中，为点云配准的优化目标函数，表示旋转矩阵R和平移向量T之间的配准误差，通过最小化该函数来实现点云的精细对齐，为点云密度的权重因子，表示每个点在优化中的重要性，通常根据点云的局部密度计算，为目标点云中的点坐标，为源点云中的点坐标，表示欧氏距离的平方，用来衡量点之间的距离。

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