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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种道路点云杆状物提取与多尺度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：CN113920360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202111113789.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种道路点云杆状物提取与多尺度识别方法是由王子阳;杨林设计研发完成，并于2021-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种道路点云杆状物提取与多尺度识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种道路点云杆状物提取与多尺度识别方法，包括如下步骤：1利用车载激光扫描仪获取道路以及路侧地物的点云，解算后输出PCD格式的点云数据；2点云数据预处理，在cloudcompare平台使用布料模拟滤波及降采样算法对点云进行预处理，提高后续处理效率；3杆状物点云全自动分割；4多尺度分类结果相互融合的杆状物分类。本发明能够解决杆状物提取效率不高且识别精度较差的问题。

本发明授权一种道路点云杆状物提取与多尺度识别方法在权利要求书中公布了：1.一种道路点云杆状物提取与多尺度识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 1利用车载激光扫描仪获取道路以及路侧地物的点云，解算后输出PCD格式的点云数据； 2点云数据预处理，在cloudcompare平台使用布料模拟滤波及降采样算法对点云进行预处理，提高后续处理效率； 3杆状物点云全自动分割；杆状物点云全自动分割遵循三个分割思想去对杆状物进行保留：杆状物具有纵向连续的特点，杆状物的非杆件部分垂直延伸于杆件部分； 杆状物具有纵向连续的特点，进行纵向连续保留；首先将道路场景点云数据进行体素划分，将大场景的点云数据划分为0.3*0.3*0.3的体素块；其次对上一步划分出来的体素块进行遍历，遍历的顺序是按照每一列的体素块进行由下至上的顺序进行遍历；最后对这一列中含有点云的体素块进行记录，若体素块中包含点云的体素块数目大于一定阈值则认为是潜在的杆状物，并对其一列进行保留； 杆状物的非杆件部分垂直延伸于杆件部分，杆状物的非杆件部分保留；非杆件部分是垂直于提取出来的杆件部分，利用一种垂直于杆件部分的体素生长策略来对杆状物的非杆件部分进行保留；利用第一步所保留下的杆状物的体素作为初始种子体素来进行基于体素的区域生长，直至沿横向不再有连续的具有点云的体素存在则停止生长； 单向双编码策略对于杆状物的细节进行保留；对于未与杆状物的杆件部分直接相连的部分采用一种单向双编码策略来对此进行二次保留；以每一纵列的体素格网为研究对象，双编码的其中之一是由体素格网的最低点体素开始编码一直至最高点体素；另外一个编码则是以出现点云的体素作为编码的初始体素来进行编码处理，遇到包含点云的体素才进行编码，对于上述未保留下来点云数据利用双编码之差大于某一阈值的特点来进行保留，同时对于低矮植被有两编码相近这一特点对其进行滤除； 4多尺度分类结果相互融合的杆状物分类。

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