国家知识产权局信息显示，南京理工大学智能计算成像研究院有限公司申请一项名为“针对低重叠率点云的深度学习点云配准方法”的专利，公开号CN121504997A，申请日期为2025年10月。

专利摘要显示，本发明公开了一种针对低重叠率点云的深度学习点云配准方法。步骤为：①对输入点云进行多尺度下采样，基于自适应邻域计算加权几何质心与法向量，构建稳定局部参考点；②提出质心几何结构编码，将质心间欧氏距离、法向夹角及邻域半径比作为几何先验嵌入注意力机制，实现结构约束的特征匹配；③训练阶段采用圆环特征损失、重叠感知损失与可匹配性损失构成的联合损失函数，优化重叠区域定位与点对匹配一致性；④通过从粗到细的匹配策略结合随机采样一致性算法，估计刚体变换，实现全局高精度对齐。本发明有效提升了在低重叠率、噪声与遮挡条件下的配准精度与鲁棒性，在标准数据集与真实测量数据上均优于现有方法。

天眼查资料显示，南京理工大学智能计算成像研究院有限公司，成立于2020年，位于南京市，是一家以从事仪器仪表制造业为主的企业。企业注册资本500万人民币。通过天眼查大数据分析，南京理工大学智能计算成像研究院有限公司共对外投资了12家企业，专利信息55条，此外企业还拥有行政许可3个。

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作者：情报员