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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于马氏距离和Pointpillars的雨雪天气激光雷达目标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：CN116027304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310180081.7，技术领域涉及：G01S7/495；该发明授权一种基于马氏距离和Pointpillars的雨雪天气激光雷达目标检测方法是由陈熙源;戈明明设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于马氏距离和Pointpillars的雨雪天气激光雷达目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于马氏距离和Pointpillars的雨雪天气激光雷达目标检测方法，应用于雨雪天气等恶劣环境下的目标检测领域。该方法通过马氏距离和Pointpillars结合的方法，首先对雨雪噪点进行滤除，然后利用Pointpillars算法输出目标检测结果。即获取激光雷达点点云数据，将点云投影到二维平面，构建KD树；依次将每一个点的距离与设定的最小半径进行比较；通过马氏距离的KNN或RadiusNN算法搜索半径范围内的点判定，进行离群点滤波。最后将处理后的点云进行体素化编码，作为Pointpillar检测算法的输入，经过处理后输出目标检测结果。该算法对比传统的激光雷达目标检测算法可以提高雨雪天气下行人车辆的目标检测精度，同时具有较快的计算速度。

本发明授权一种基于马氏距离和Pointpillars的雨雪天气激光雷达目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于马氏距离和Pointpillars的雨雪天气激光雷达目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，获取一帧x,y,z,r特征的点云数据； 步骤2，点云投影到xoy平面，按照x轴y轴数据构建KD树； 步骤3，遍历一帧点云中的每一个点，判定距离是否小于搜索半径；即判定与SR的大小关系； 步骤4，KNN搜索最近的k个点或RadiusNN搜索半径范围内的点； 步骤5，计算比较遍历的该点与k个点的马氏距离，若大于设定的马氏距离D，则判定为雨雪噪点；或比较范围内点云数目，如果搜索半径范围内的点云数目小于k，则判定该点为雨雪噪点； 步骤6，将去除雨雪噪点后的点云数据进行体素化编码； 步骤7，将体素化编码后的点云送入Pointpillars算法输出检测结果； 其中，步骤3判定与SR的大小关系，具体为对于每个点，若d小于搜索半径SR，则采用步骤4中KNN算法搜索构建的kd树内最近的k个点，即与各个结点的比较结果向下访问KD树，直至达到叶子结点，并判断是否需要进行回溯操作，最后返回最近的k个点云坐标索引，并执行步骤5中的计算比较遍历的该点与k个点的马氏距离； 若大于搜索半径则采用步骤4中RadiusNN算法搜索半径范围内的所有点，返回点云数目和执行步骤5中的比较范围内点云数目。

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