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龙图腾网获悉北京经纬恒润科技股份有限公司申请的专利一种激光雷达目标识别方法、装置及电子设备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：CN114332795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111591037.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种激光雷达目标识别方法、装置及电子设备是由梁谆设计研发完成，并于2021-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光雷达目标识别方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种激光雷达目标识别方法、装置及电子设备，应用于汽车技术领域，该方法在获取激光雷达的待处理点云，并对待处理点云进行结构化处理，得到结构化点云后，对结构化点云中地面点对应的激光点进行无效处理，得到处理后的结构化点云，然后对处理后的结构化点云中的激光点进行聚类，得到至少一个点云簇，分别将各点云簇输入特征提取网络，得到相应的点云簇特征向量，最后将各点云簇特征向量输入目标识别网络，得到雷达目标。本方法通过对待处理点云的结构化处理和聚类处理，可以明显降低识别模型需要处理的数据量，进而可以简化识别模型的网络结构，降低对于电子设备的硬件性能要求，有效提高雷达目标的识别效率。

本发明授权一种激光雷达目标识别方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种激光雷达目标识别方法，其特征在于，包括： 获取激光雷达的待处理点云； 对所述待处理点云进行结构化处理，得到结构化点云； 对所述结构化点云中地面点对应的激光点进行无效处理，得到处理后的结构化点云； 对所述处理后的结构化点云中的激光点进行聚类，得到至少一个点云簇； 分别将各所述点云簇输入特征提取网络，得到相应的点云簇特征向量； 其中，所述特征提取网络以所述点云簇中各激光点的性能参数为输入，以所述点云簇的特征向量为输出，训练神经网络得到； 将各所述点云簇特征向量输入目标识别网络，得到雷达目标； 其中，所述目标识别网络以各所述点云簇特征向量为输入，以各所述点云簇中包括的雷达目标为输出，训练神经网络得到； 其中，所述结构化点云中的各激光点按照各激光点的排序索引排序，所述对所述处理后的结构化点云中的激光点进行聚类，得到至少一个点云簇，包括： 将所述处理后的结构化点云中的各有效激光点分别作为目标激光点；所述有效激光点为所述处理后的结构化点云中地面点对应的激光点以外的激光点； 获取所述目标激光点对应的目标聚类阈值；所述获取所述目标激光点对应的目标聚类阈值包括：计算所述目标激光点与所述激光雷达的预设原点之间的欧式距离，得到所述目标激光点对应的参考距离；根据所述参考距离与参考距离阈值的大小关系确定目标聚类阈值；目标激光点与预设原点的距离大小与目标聚类阈值的大小成正比； 将所述处理后的结构化点云中以所述目标激光点为中心、排序索引处于预设筛选范围内的激光点作为候选激光点； 分别计算各所述候选激光点与所述目标激光点的欧式距离，得到各所述候选激光点对应的筛选距离； 将筛选距离小于所述目标聚类阈值的候选激光点与所述目标激光点聚类，得到相应的点云簇。

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