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龙图腾网获悉西北大学申请的专利三维点云精简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：CN115761293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211640618.5，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权三维点云精简方法是由张万绪;杨涛;陈圣梅;王晨霁;李雨霏;汪霖;刘成;马东晗设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维点云精简方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三维点云精简方法，涉及数据处理技术领域，包括：获取原始点云，并将原始点云划分为若干子点云；获取子点云中各点云的法向量参数，根据法向量参数，将子点云分为若干类；根据子点云的类别，对应每个类别构建特征损失函数和均匀性损失函数，并将每个类别对应的特征损失函数和均匀性损失函数相加，作为每个类别对应的损失函数；求解每个类别的损失函数，获得每个类别对应的重采样矩阵，得到该类别精简后的点云；将每个类别精简后的点云进行合并，得到子点云对应的精简点云；将子点云对应的精简点云进行合并，得到原始点云对应的精简点云。本发明能够保证精简点云的精度和效率。

本发明授权三维点云精简方法在权利要求书中公布了：1.一种三维点云精简方法，其特征在于，包括： 获取原始点云，并将所述原始点云划分为若干子点云； 获取所述子点云中各点云的法向量参数，根据法向量参数，将子点云分为若干类； 根据所述子点云的类别，对应每个类别构建特征损失函数和均匀性损失函数，并将每个类别对应的特征损失函数和均匀性损失函数相加，作为每个类别对应的损失函数；所述特征损失函数构建的过程包括： 对于各子点云的第类，将其各点云所组成的集合作为顶点集； 根据所述子点云的类别，获取矩阵，其表达式为： ； 其中，为中第个点； 对于第个顶点，，使用KNN算法获得其近邻点，获取顶点集对应的邻接矩阵和加权邻接矩阵，其表达式分别为： ； ； 其中，为邻接矩阵中第a行、第b列元素，为中第b个点，为中第a个点的近邻点集； ； ； 其中，为权重参数，为欧式范数，为加权邻接矩阵中第a行、第b列元素； 将邻接矩阵归一化得到归一化加权邻接矩阵； 根据归一化加权邻接矩阵，将顶点集归一化得到归一化拉普拉斯矩阵，为阶单位矩阵； 使用归一化拉普拉斯矩阵提取子点云中第类的特征，得到； 将子点云中第类进行重采样，得到重采样矩阵，其满足： ； 其中，为重采样矩阵的第g行、第h列元素，，为重采样矩阵的迹，为简化率； 对矩阵进行重采样，得到精简点云的特征，并获得特征损失函数，其表达式为： ； 其中，为欧式范数； 所述均匀性损失函数构建的过程包括： 根据重采样矩阵，将子点云中第类中的点云进行简化，获取其邻接矩阵； 根据邻接矩阵，获得均匀性损失函数，其表达式为： ； 其中，，，为子点云的第类的精简点云中各点云的近邻点数； 求解每个类别的损失函数，获得每个类别对应的重采样矩阵，得到该类别精简后的点云； 将每个类别精简后的点云进行合并，得到子点云对应的精简点云； 将子点云对应的精简点云进行合并，得到原始点云对应的精简点云。

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