本发明提供一种面向铁路大范围巡检的强泛化点云配准方法及系统，属于图像数据处理技术领域，本发明提供的配准方法能够满足在实际采集的铁路及周围环境点云数据集不足以训练的情况下，直接将训练好的模型用于特征提取，从而达到较高的配准准确率。通过点云配准技术，将历次巡检获取的数据与基准数据进行对比分析，可以实现对铁路及周边设备的监测；并且，多幅铁路点云数据的融合，可以获得完整的铁路线路信息以及周边环境信息，为人工巡检、排除隐患及故障提供最优路线。因此，点云配准技术在铁路巡检过程中有巨大潜力。