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龙图腾网获悉奥特酷智能科技(南京)有限公司申请的专利基于欧式聚类和深度学习的激光雷达障碍物检测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：CN115561778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211168341.0，技术领域涉及：G01S17/931；该发明授权基于欧式聚类和深度学习的激光雷达障碍物检测方法是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于欧式聚类和深度学习的激光雷达障碍物检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于欧式聚类和深度学习的激光雷达障碍物检测方法，采用深度学习方法对激光雷达点云数据进行处理，得到深度学习的检测结果；然后加入欧式聚类，进行深度学习误检处理，排除深度学习的错误检测情况，得到排除误检的深度学习检测结果列表；遍历排除误检的深度学习检测结果列表，进行合并聚类过度分割，得到三组检测结果：含有聚类点云的深度学习检测列表；不含聚类点云的深度学习检测列表；无深度学习语义属性的聚类簇；将上述不含聚类点云的深度学习检测列表和无深度学习语义属性的聚类簇作为输入，进行拆分聚类不完全分割，得到最终检测结果。本发明将欧式聚类和深度学习的检测结果进行融合处理，提高了激光雷达的感知精度。

本发明授权基于欧式聚类和深度学习的激光雷达障碍物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于欧式聚类和深度学习的激光雷达障碍物检测方法，其特征在于，包括步骤： （1）采用深度学习方法对激光雷达障碍物检测获得的点云数据进行处理，得到深度学习的检测结果；然后加入欧式聚类，进行深度学习误检处理，排除深度学习的错误检测情况，得到排除误检的深度学习检测结果列表； （2）遍历排除误检的深度学习检测结果列表，进行合并聚类过度分割，得到三组检测结果：含有聚类点云的深度学习检测列表；不含聚类点云的深度学习检测列表；无深度学习语义属性的聚类簇； （3）将上述不含聚类点云的深度学习检测列表和无深度学习语义属性的聚类簇作为输入，进行拆分聚类不完全分割，得到最终检测结果； 具体包括： （3.1）将上述不含聚类点云的深度学习检测列表和无深度学习语义属性的聚类簇作为输入，分别遍历聚类模块检测出的障碍物，判断聚类结果到深度学习检测结果的距离，若距离小于一定阈值，则认为二者存在相关性； （3.2）进行欠分割聚类判断，若满足判断条件，则认为聚类属于欠拟合状态，根据目前情况对当前聚类簇再次拆解成多个小聚类簇； （3.3）不断调整聚类参数，将聚类参数调小，将当前得聚类簇分割成多个小聚类簇，然后判读其和深度学习检测结果的交集比，最大交集比时的聚类簇为当前检测结果； （3.4）不断循环上述检测结果，最终完成对聚类簇的重聚类工作，得到检测结果：与深度学习无关的聚类簇，不含聚类点云深度学习列表，含聚类点云深度学习列表。

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