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龙图腾网获悉山东正中信息技术股份有限公司;山东大学;山东大学苏州研究院申请的专利一种基于激光雷达识别恶劣天气的数据处理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：CN116184438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310101249.0，技术领域涉及：G01S17/95；该发明授权一种基于激光雷达识别恶劣天气的数据处理方法是由张建成;王婕;鹿全礼;吴建清;马晓红;刘元天浩;李宏涛;杜文青;陈纪旸;郭峰;张玉良设计研发完成，并于2023-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达识别恶劣天气的数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于激光雷达识别恶劣天气的数据处理方法，属于智慧交通雷达数据处理技术领域。本发明结合激光雷达获取晴天、降雨、降雪天气的轨迹数据，提出了一种利用激光雷达点云特征进行识别恶劣天气类型的方法，扩大了激光雷达应用范围，为激光雷达监测车辆路侧数据时提供了良好的天气参考条件，丰富了目标轨迹信息的空间特征，实用性强。本发明对提取的激光雷达点云数据进行了充分的提取，实现了从图片输入到特征提取和比对到输出天气类型和天气强度等级，端到端地直接输出天气结果并预测恶劣天气时的持续时间，可以细粒度化判别具体道路的天气情况和持续时间，更具备实用性。

本发明授权一种基于激光雷达识别恶劣天气的数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达识别恶劣天气的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取不同天气类型的激光雷达点云信号强度数据，并对数据进行预处理，其中，天气类型包括晴天、降雨和降雪，降雨分为大雨、中雨、小雨、毛毛雨，降雪分为暴雪、大雪、中雪、小雪； S2：根据S1得到的激光雷达点云信号强度数据构建训练集和测试集，构建不同天气类型，即晴天、降雨降雪强度与点云图的对应状态数据关联特征； S3：对不同天气类型下的状态特征进行聚类处理得到点云簇，并确定不同天气类型下对应的点云簇的数据关联特征； S4：判断某一点云图样本与所训练的晴天点云簇的数据关联特征的一致性条件，判断某一点云图样本与所训练的降雨或降雪点云簇的数据关联特征的一致性条件，并获取降雨或降雪程度级别并预测降雨或降雪的持续时间； 步骤S2包括： S2-1：在同一地点的激光雷达测试点处，选择已知天气为晴天，降雨天气为大雨、中雨、小雨、毛毛雨，以及降雪天气为暴雪、大雪、中雪、小雪时，分别采集激光雷达三维点云图，按照同一地点的同一天气的连续时间段、同一地点的不同天气的不同时间段进行构建多组样本数据集进行卷积神经网络的训练和测试； S2-2：在S2-1采集的每一张三维点云图中，以图中心为坐标原点，分别位于左上、左下、右上、右下以及中心划定5个关键方位点，边长为n个单位长度的立方体作为感兴趣区域，每个立方体的位置由两个立体对角点坐标表示，每个点由三维向量构成，多组样本信息输入卷积神经网络模型，在按照同一地点的同一天气的连续时间段、同一地点的不同天气的不同时间段的激光雷达点云图提取构建与晴天，降雨天气中的大雨、中雨、小雨、毛毛雨，降雪天气的暴雪、大雪、中雪、小雪天气对应的数据关联特征关系，根据天气情况确定数据关联特征，包括点云数目总和、点云的反射强度值、点云稀疏特征的阈值范围大小； 步骤S3具体为： S3-1：获取提取到的不同天气类型的关联信息的点云图数据集合，从已分类点云数据中确定目标点云数量数据和，以及确定目标点云数据对应的处理天气类型； S3-2：处理天气类型涵盖晴天，降雨天气的大雨、中雨、小雨、毛毛雨，以及降雪天气的暴雪、大雪、中雪、小雪，根据天气类型进行数据标注，对目标点云数据进行聚类处理得到聚类结果； S3-3：得到聚类结果后，进行点云数据可视化展示，展示标注同一张点云图中5个感兴趣区域的天气类型，统计同一个感兴趣区域的持续时间间隔的动态变化数据关联特征，即时频状态信息，包括不同感兴趣区域的点云数目总和特征，以及不同感兴趣区域的点云反射强度特征和点云稀疏特征分布规律； S3-4：确定同一张图中5个感兴趣区域的上述数据关联特征的一致性，然后划定该张点云图的天气类型，天气类型包括晴天，降雨天气的大雨、中雨、小雨、毛毛雨，以及降雪天气的暴雪、大雪、中雪、小雪，随时间变化的点云特征范围和划定的降雨、降雪等级指标； 步骤S4具体为： S4-1：将当前的激光雷达获取的某一点云图样本进行预处理，并进行S1的步骤； S4-2：将预处理后的当前激光雷达点云图划定5个关键方位点及感兴趣区域，并与晴天天气时的数据关联特征的阈值范围进行比对，包括同一个感兴趣区域的持续时间间隔的动态变化数据关联特征，不同感兴趣区域的点云数目总和特征，不同感兴趣区域的点云反射强度和点云稀疏特征分布规律，判断是否在晴天天气时一致的特征范围划分中； S4-3：若当前激光雷达点云图在晴天天气时的数据关联特征的阈值范围之内，则为晴天天气，若否，执行步骤S4-4； S4-4：将预处理后的当前激光雷达点云图划定5个关键方位点及感兴趣区域，将当前的激光雷达点云图与降雨天气、降雪天气时数据关联特征的阈值范围进行比对，包括同一个感兴趣区域的持续时间间隔的动态变化数据关联特征，即不同感兴趣区域的点云数目总和特征，不同感兴趣区域的点云反射强度和点云稀疏特征分布规律，根据同一张图的5个感兴趣区域的上述数据关联特征一致性来判断该图的降雨、降雪类型，同时确定降雨、降雪等级，即属于降雨天气的大雨、中雨、小雨、毛毛雨，降雪天气的暴雪、大雪、中雪、小雪； 步骤S4-5：确定降雨、降雪等级后，重复S3-3步骤进行点云数据可视化展示，训练当前该地点该种天气类型的时频状态信息，根据时间间隔和降雨强度形成当前降雨趋势并预测该降雨类型持续进行时间。

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