针对传统点云配准方法在处理大型点云模型时存在计算量大、效率低和移动扫描配准实时性较差等问题,提出基于卷积神经网络结合改进Harris-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)的点云配准方法。首先改进Harris-SIFT算法,使其可以提取三维空间中点云模型的稳定关键点。进而将关键点的加权邻接矩阵作为卷积神经网络的输入特征图,实现源点云和目标点云关键点的预测匹配。然后基于匹配的关键点,采用迭代最近点(ICP)算法实现点云数据的精配准。相较于传统的点对点配准,所