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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利基于激光雷达点云的路面场景目标识别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：CN114612795B 。

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：202210203259.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于激光雷达点云的路面场景目标识别方法是由李振华;鲍方明;来建成;王春勇;严伟;纪运景;吴志祥设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光雷达点云的路面场景目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于激光雷达点云的路面场景目标识别方法。该方法包括通过激光雷达传感器获取路面场景点云数据；对路面场景点云数据使用二阶多项式曲面模型进行拟合并通过随机采样一致性方法对地面点云进行去除，对点云数据进行多尺度的联合去噪处理从而修正目标表面点云位置、剔除孤立异常点；对点云数据通过均值漂移聚类方法进行分割聚类获得单独的目标点云集；对目标点云集进行结构特征提取，构建结构特征向量；使用基于全局搜索和局部搜索方式的参数自适应选取方法的支持向量机分类器进行训练和预测，从而实现路面场景下的目标分类。本发明比传统的基于激光雷达目标分类方法具有更高的识别准确率，对研究自动驾驶的感知能力具有重要的意义。

本发明授权基于激光雷达点云的路面场景目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达点云的路面场景目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：利用激光雷达采集路面场景点云数据；步骤2：根据二次多项式模型和随机采样一致性确定地面点云，并从点云数据中删除地面点云数据，具体为：具体方法为：步骤2.1：设定初始地面高度阈值d，以z＝0表示地平面的基准，从z∈[-d,d]中随机抽取6个数据点根据二次多项式拟合路面表达式拟合初始地面模型作为当前最优模型；步骤2.2：从z∈[-d,d]中随机抽取不同的6个数据点根据步骤2.1拟合新的地面模型；步骤2.3：比较当前最优模型与新的地面模型的内点数量，将内点数量较多的模型更新为当前最优模型；步骤2.4：重复步骤2.2-步骤2.3直至达到最大迭代次数时，流程结束，将当前最优模型的内点记为地面点云；步骤3：对步骤2中剩余的点云进行滤波处理，包括对点云进行使用统计滤波进行孤立异常点的去除，基于点云法向量和欧氏距离的双边滤波进行目标表面点云位置的修正；步骤4：使用Meanshift聚类对步骤3得到的三维点云进行分割，获得目标点云集；步骤5：对步骤4得到的目标点云集进行特征描述，提取结构特征信息；步骤6：将提取的结构特征信息输入训练获得的支持向量机模型，进行目标点云的分类。

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