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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利基于激光雷达的三维目标识别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：CN116434219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310415173.9，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于激光雷达的三维目标识别方法是由黄姝娟;吴霜霜;陈磊;肖锋;张文娟设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光雷达的三维目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于激光雷达的三维目标识别方法，首先是构建点云模型库，并对模型点云利用ISS算法进行关键点提取；然后进行全局目标识别；在此基础上，判断卡方距离是否小于设定的阈值，如果初识别失败也即卡防距离没有符合要求的目标，转入利用局部特征描述符进行目标识别，对场景点云提取关键点并计算PDSH特征，并利用欧氏距离进行局部特征匹配，最终构造描述子，对对应的特征描述子进行错误匹配对剔除以及投票识别出最终的目标。本发明通过提出的PDSH局部特征描述符，统计点云旋转投影之后点的分布信息实现对点云的局部特征提取；利用提出的PDSH局部特征描述符与GASD全局特征描述符结合实现三维目标识别，既保证了识别的正确率也加快了识别的速度。

本发明授权基于激光雷达的三维目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达的三维目标识别方法，其特征在于：首先是构建点云模型库，并对模型点云利用ISS算法进行关键点提取，计算模型点云的GASD全局特征和基于点分布的特征统计描述符PDSH局部特征存入库中；然后进行全局目标识别，对场景点云计算GASD全局特征，利用卡方距离与模型库模型进行全局特征匹配，实现物体快速的初识别；在此基础上，判断卡方距离是否小于设定的阈值，如果初识别失败也即卡防距离没有符合要求的目标，转入利用局部特征描述符进行目标识别，对场景点云提取关键点并计算PDSH特征，并利用欧氏距离进行局部特征匹配，最终构造描述子，对对应的特征描述子进行错误匹配对剔除以及投票识别出最终的目标； 所述描述子的构造步骤如下1x‑y，x‑z，y‑z平面的子特征向量的生成旋转之后得到一组局部曲面将投影到LRF的三个坐标平面x‑y,x‑z,y‑z上，进一步的将三维曲面转化成为二维平面； xOy平面生成子特征向量的过程为：对于xOy平面内的投影图像将特征点p的投影点pxOyγi作为原点建立直角坐标系xpxOyγiy，之后，将x轴作为起点，以角度θ＝360N将平面分割为N个等角度区域，每个区域内均存在若干个投影点，且每两个相邻区域之间的分割线上的最远投影点被定义为边缘点首先是边缘点，利用每一个边缘点与特征投影点pxOyγi之间的距离进行特征描述，然后是分割区域内的投影点，通过统计每一个划分区域内投影点的数量，最后，将边缘点和划分区域内的投影点的子特征，通过串联的方式拼接得到xOy平面的子特征向量； 利用支撑半径和最大投影点数量对统计信息进行归一化,表示为： fxOy＝[vecd,vecn其中，表示pxOyγi与边缘点之间的距离，QtyxOyNi是第Ni个划分区域中投影点的数量，maQtyxOyNk是所有划分区域中投影点的最大数量； xOz，yOz平面生成子特征向量的过程同xOy平面生成子特征向量； 2将x‑y，x‑z，y‑z平面的子特征向量拼接得到最终的特征向量，得到局部特征描述子，表示为： fPDSH＝[fxOy,fxOz,fyOz]。

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