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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种城市交通场景提取方法、装置、系统及存储介质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：CN119251781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411386199.6，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种城市交通场景提取方法、装置、系统及存储介质是由路威;高凡;甘麟露设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市交通场景提取方法、装置、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种城市交通场景提取方法、装置、系统及存储介质，属于智能解译技术领域，方法包括：获取城市交通场景的3D点云数据和影像数据；基于所述3D点云数据，利用训练好的KPConv网络进行城市交通场景静态要素提取，获取城市交通场景静态要素，并对所述城市交通场景静态要素进行参数化；基于所述影像数据，利用训练好的YOLOv7‑W6网络进行城市交通场景动态目标提取，获取城市交通场景动态目标，并将所述城市交通场景动态目标映射至所述3D点云数据所在坐标系，完成城市交通场景提取。该方法能够实现城市交通场景静态要素和动态目标的有效提取。

本发明授权一种城市交通场景提取方法、装置、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种城市交通场景提取方法，其特征在于，包括： 获取城市交通场景的3D点云数据和影像数据； 基于3D点云数据，利用训练好的KPConv网络进行城市交通场景静态要素提取，获取城市交通场景静态要素，并对城市交通场景静态要素进行参数化； 基于影像数据，利用训练好的YOLOv7‑W6网络进行城市交通场景动态目标提取，获取城市交通场景动态目标，并将城市交通场景动态目标映射至3D点云数据所在坐标系，完成城市交通场景提取； 基于3D点云数据，利用训练好的KPConv网络进行城市交通场景静态要素提取，获取城市交通场景静态要素包括： 对3D点云数据进行预处理，获取经过预处理的3D点云数据； 对经过预处理的3D点云数据进行向量化，获取3D点云向量； 将3D点云向量输入至训练好的KPConv网络进行语义分割，获取3D点云类别编码，并基于类别编码，对3D点云进行后处理，获取城市交通场景静态要素； 其中，类别编码包括背景、树木和人造杆状物； 对3D点云数据进行预处理包括： 基于统计学方法，对3D点云数据进行离群点去除； 基于局部最小高程法，对3D点云数据进行地面点去除； 其中，基于统计学方法，对3D点云数据进行离群点去除包括： 基于预设邻近点个数和预设标准差比率，寻找3D点云数据中每个点的邻近点； 对于3D点云数据中的每个点，计算其至其所对应的各邻近点的距离的平均值和标准差，并基于平均值和标准差，设置第一阈值； 对于3D点云数据中的每个点，将其所对应的各邻近点中至其距离大于第一阈值的邻近点判定为离群点，并去除离群点； 基于局部最小高程法，对3D点云数据进行地面点去除包括： 对3D点云数据所在坐标系进行校正，使3D点云数据所在坐标系的Z轴垂直于地面，并将3D点云数据的Z轴坐标作为高程； 对3D点云数据进行网格划分，并基于网格，对3D点云数据进行高程滤波，消除异常值； 选取各网格内最低点的高程作为各网格的局部最小高程，将各网格内高程与局部最小高程的差值小于或等于第二阈值的点判定为地面点，并去除地面点。

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