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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种基于激光雷达和事件相机融合的深度估计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：CN114359744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111502007.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于激光雷达和事件相机融合的深度估计方法是由黄凯;崔明月;龙俊桦;朱裕章;罗宇翔;刘业畅;刘云超设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达和事件相机融合的深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于激光雷达和事件相机融合的深度估计方法。包括：S1.数据预处理；S2.根据事件相机的视角，对激光雷达生成的点云进行提取，获得目标点云；S3.基于事件的空间扫描，实现对事件流数据的反投影，获得事件流数据的三维表示；S4.对点云数据使用基于加权欧式距离的密度聚类后进行三维目标建模；S5.使用Bowyer‑Watson算法对构造立体表面模型的聚类簇中所有空间坐标点进行合理的三角剖分；S6.对建模的目标物体表面以及三维化的事件进行相交检测并实现空间坐标点重建，完成事件深度估计；S7.对事件在三维空间中进行空间坐标点重建，通过深度扩张和孔洞填充，对局部稀疏的点云进行深度填充。通过将激光雷达和事件相机进行融合，进而获得稠密的深度信息。

本发明授权一种基于激光雷达和事件相机融合的深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达和事件相机融合的深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过激光雷达获取三维点云数据，通过事件相机获取事件流数据；对于点云数据，进行去噪操作；对于事件相机生成的事件流数据，进行时间片截取、事件流降噪、事件流膨胀操作；S2.根据事件相机的视角，对激光雷达生成的点云进行提取，以获得目标点云；S3.基于事件的空间扫描，实现对事件流数据的反投影，以获得事件流数据的三维表示；S4.对点云数据使用基于加权欧式距离的密度聚类后进行三维目标建模；S5.使用Bowyer-Watson算法对构造立体表面模型的聚类簇中所有空间坐标点进行合理的三角剖分；S6.对建模的目标物体表面以及三维化的事件进行快速相交检测并实现空间坐标点重建，完成事件深度估计；S7.对事件在三维空间中进行空间坐标点重建，完成事件信息和点云的前端融合，最后通过深度扩张和孔洞填充的方法，对局部稀疏的点云进行深度填充。

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