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龙图腾网获悉中科(洛阳)机器人与智能装备研究院申请的专利一种用于复杂干扰环境下进行图像检测的直线拟合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：CN119540290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411617545.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种用于复杂干扰环境下进行图像检测的直线拟合方法是由王欣刚;王博;黄萌设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于复杂干扰环境下进行图像检测的直线拟合方法在说明书摘要公布了：一种用于复杂干扰环境下进行图像检测的直线拟合方法，对环境图像的特征点集合先进行干扰点删除，然后进行多次随机采样，再通过距离运算将相关联的点形成总点集合，通过初次拟合得到多个直线模型，然后根据直线模型来计算总点集合中的内点比例，最终选取内点数量最多的总点集合，并且在计算内点时，通过动态调整残差阈值的反馈机制，在多次迭代计算中不断减小残差阈值而提高内点比例阈值，在迭代初始阶段可以使更多点进入模型，以保证模型的多样性和鲁棒性，并随着模型的收敛逐渐收紧阈值，从而更精准地筛选出符合模型的内点。最后通过内点二次采样并对二次采样的内点集合再次进行直线拟合，排除潜在的错误内点，进一步提高拟合精度。

本发明授权一种用于复杂干扰环境下进行图像检测的直线拟合方法在权利要求书中公布了：1.一种用于复杂干扰环境下进行图像检测的直线拟合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、从环境中获取图像，然后进行轮廓提取，得到特征点集合； 步骤二、分别计算每个特征点在预设的邻域范围内的其它特征点数量，当数量小于预设的数量阈值时，将该特征点视为干扰点并从特征点集合中删除； 步骤三、对步骤二删除干扰点后的特征点集合进行多次随机抽样，得到多个抽样点集合； 步骤四、对抽样点集合进行K-Means聚类，从多个抽样点集合中分别得到与需要拟合的直线相对应的总点集合； 步骤五、通过线性回归方法分别对每个总点集合进行多次直线拟合，其中一次直线拟合选用总点集合的全部特征点，其余若干次直线拟合分别随机选用总点集合的部分特征点，得到多个直线模型； 步骤六、分别计算每个总点集合中的特征点与该总点集合对应的多个直线模型之间的距离，当特征点与直线模型的距离小于预设的残差阈值时，将特征点视为内点，统计内点数量并计算内点数量与总点数量的比值，得到每个直线模型的内点比例； 重复进行上述过程，对每个直线模型的内点比例分别进行多次计算，在迭代过程中逐次减小残差阈值，当任一次迭代后的内点比例减小时，停止迭代，统计每个直线模型的最终内点数量，将内点数量最多的直线模型选为最优模型； 步骤七、对最优模型所对应的总点集合进行内点二次采样，然后通过线性回归方法对二次采样的内点集合进行直线拟合，得到最终的拟合直线。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中科(洛阳)机器人与智能装备研究院，其通讯地址为：471003 河南省洛阳市涧西区龙裕路洛阳国家大学科技园1号楼201室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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