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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种排除邻域的双向最近邻相似比算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：CN119445160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202510026700.6，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种排除邻域的双向最近邻相似比算法是由赵宝;李佳伟;蒋伟聪;郭茂;王进;李景龙设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种排除邻域的双向最近邻相似比算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种排除邻域的双向最近邻相似比算法，用于构建模型点云和场景点云之间的对应关系，包括以下步骤：S1、输入关键点及描述子；S2、初步匹配对应关系；S3、施加双向邻域约束；S4、双向实施Nannsr算法；S5、输出对应点对。本发明通过相似度匹配构建初始对应点对集合，再通过施加双向邻域约束初步排除点对集合中错误的对应关系，最后再对场景和模型关键点分别实施Nannsr算法，提取场景和模型上都具独特性的点对，作为最终的输出对应点对，从而构建一种稳健的对应点对构建方法，该算法的性能明显优于现有对应点对构建算法，避免了点对的独特性无法被正确判断的问题，即使在噪声、遮挡和数据异常等干扰的点云数据上也有较好的表现。

本发明授权一种排除邻域的双向最近邻相似比算法在权利要求书中公布了：1.一种排除邻域的双向最近邻相似比算法，用于构建模型点云和场景点云之间的对应关系，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入关键点及描述子：创建模型点云对象P和场景点云对象Q，和分别为模型点云对象P和场景对象Q上的关键点集合，和分别为模型关键点集合和场景关键点集合中的关键点对应的局部特征描述子集合；S2、初步匹配对应关系：通过相似度匹配模型点云和场景点云的特征描述子来生成初始的对应关系，构建一个模型-场景之间的初始对应点对集合；S3、施加双向邻域约束：对初始对应关系实施一种松弛的邻域约束，对初始对应点对集合进行初步验证，排除明显错误的对应点对，得到初步排除错误对应点对的对应关系集合；S4、双向实施Nannsr算法：将经初步排除的对应关系集合作为输入，对集合中的场景点和模型点分别实施Nannsr算法，计算出每个点对的独特性分数，并输出分数相对较优的对应点对获得最终对应点对集合；S5、输出对应点对：以所提取出的双向都具独特性的最终对应点对集合为输出，重新构建模型点云与场景点云之间的对应关系。

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