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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种融合地形特征的果园环境三维点云数据去噪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：CN116958559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310918548.3，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权一种融合地形特征的果园环境三维点云数据去噪方法是由郭健;陈欢;蔡云飞;王晓燕;张旭东;陈舒琳设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合地形特征的果园环境三维点云数据去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合地形特征的果园环境三维点云数据去噪方法。本发明通过线束分割，将点云分成上下两部分，分别进行布滤波拟合地面和防护网，再对投影到二维栅格平面上的点云计算高程差，滤除掉地面点云和防护网点云。对于其他点云进行离群点噪声滤除。对于难以标记的动态障碍物，进行两步标记法，利用帧间信息和区域生长聚类法对动态障碍物进行标记。为提高标记可信度，进行了融合可行度模型判定。最终滤除动态障碍物，得到干净果树行点云。该方法有效的滤除了对于点云配准无效的噪声点云，提取出富含特征信息的果树行点云，鲁棒性更高，配准结果更准确，且方法整体实时性高。

本发明授权一种融合地形特征的果园环境三维点云数据去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种融合地形特征的果园环境三维点云数据去噪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，激光雷达扫描果园环境，采集三维激光点云信息，之后将激光点云按照激光线束分为上、下两半部分点云； 步骤2，通过布滤波分别对上、下两半部分激光点云进行防护网拟合和地面拟合； 步骤3，直接输出下半部分激光点云的地面拟合；对上半部分点云的防护网拟合进行防护网存在性判定，若判定为无防护网，则不对上半部分点云进行任何处理，否则输出上半部分激光点云的防护网拟合并执行下一步； 步骤4，将三维激光点云投影到二维栅格平面，根据点云高程差进行判别，为激光点云打上地面杂草标记和防护网标记并滤除，将其他未标记的点云记为其他点云，并还原成三维点云； 步骤5，对其他点云进行离群点噪声滤除； 步骤6，根据帧间匹配结果，进行初次动态障碍物标记； 步骤7，将三维点云投影到二维栅格平面，建立点云kd-tree，根据高程差选取种子点，进行区域生长聚类；对于聚类结果，根据点云密度和高程差，进行动态障碍物的二次标记； 步骤8，根据上述两次标记结果，进行融合可信度判定，标记动态障碍物点云并滤除，输出干净果树行点云； 步骤6所述根据帧间匹配结果，进行初次动态障碍物标记，具体包括： 步骤6-1，以激光雷达传感器为中心，获取当前帧的二维栅格地图Ft，以及前一帧的二维栅格地图Mt-1； 步骤6-2，将步骤6-1中的两地图相减，计算Ft和Mt-1的非重叠区域； 步骤6-3，对所述非重叠区域的点云进行滤波； 步骤6-4，对滤除后的点云进行欧几里得聚类，得到动态障碍物点云簇，并对这些云簇进行标记，标记为A1； 步骤7所述将三维点云投影到二维栅格平面，建立点云kd-tree，根据高程差选取种子点，进行区域生长聚类；对于聚类结果，根据点云密度和高程差，进行动态障碍物的二次标记，具体包括： 步骤7-1，将三维点云投影到二维栅格平面，计算栅格内部点云的高程差，选择高程差大于设定阈值的栅格内的点作为种子点； 步骤7-2，对于每个种子点，建立kd-tree搜索其欧式空间球领域内的点，计算种子点与领域内点的法向量，将法向量之间的平行度在预设范围内的点划为同一点云簇； 步骤7-3，对于聚类完成的点云簇，计算其点云数量和点云高程差，对点云数量小于阈值M且高程差小于阈值N的点云簇进行动态障碍物的二次标记，标记为A2。

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