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龙图腾网获悉上海寻序人工智能科技有限公司申请的专利基于边缘检测优化的激光雷达物体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：CN115588023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211251256.0，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权基于边缘检测优化的激光雷达物体检测方法是由赵进;李鑫武;丁华杰;袁亚茹设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘检测优化的激光雷达物体检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于边缘检测优化的激光雷达物体检测方法，所述激光雷达物体检测方法包括：初始粗预测模块，所述初始粗预测模块包括降采样功能、特征编码功能、特征提取功能、回归功能、分类功能；边缘检测模块，所述边缘检测模块包括区域点云提取功能、密集填充与投影功能、边缘检测功能；优化预测模块，所述优化预测模块包括边缘检测判别功能、特征提取功能、回归功能、分类功能，本发明能够解决当前自动驾驶车辆行驶中对物体较多且相邻物体距离较近的场景下，一个物体检测包围框包含多个物体的问题。

本发明授权基于边缘检测优化的激光雷达物体检测方法在权利要求书中公布了：1.基于边缘检测优化的激光雷达物体检测方法，其特征在于：所述激光雷达物体检测方法包括： 初始粗预测模块，所述初始粗预测模块包括降采样功能、特征编码功能、特征提取功能、回归功能、分类功能； 边缘检测模块，所述边缘检测模块包括区域点云提取功能、密集填充与投影功能、边缘检测功能； 优化预测模块，所述优化预测模块包括边缘检测判别功能、特征提取功能、回归功能、分类功能； 所述初始粗预测模块中的降采样功能用于对原始点云数据进行降采样，所述初始粗预测模块中的特征编码功能用于对降采样后的点云数据的信息进行编码，所述初始粗预测模块中的特征提取功能利用卷积神经网络，对输入的体素进行处理，得到输入点云数据的高级语义信息，所述初始粗预测模块中的回归功能是利用特征提取功能得到的高级语义信息，回归障碍物的预测结果中心坐标、长宽高、朝向信息用一个带有朝向标识的长方体包围框表示，所述初始粗预测模块中的分类功能是对包围框内的点云进行类别分类，并输出该分类结果的可信度，最后根据置信度，通过NMS算法选出置信度数字最高的M个包围框； 所述边缘检测模块中的区域点云提取功能利用初始粗预测模块得到的三维包围框，所述边缘检测模块中的密集填充功能用于对上述提取得到的区域点云数据进行填充密集化，同时为进行下一步的边缘检测功能，需要对数据去高度值处理，直接将所有点的Z周坐标归零化，可以得到BEV投影的俯视图，所述边缘检测模块中的边缘检测功能用于判断BEV俯视图中每一个点P与周边K个点连线，相邻两条线的夹角，当夹角大于一定值，我们判定该点P为边缘点； 所述优化预测模块中的边缘检测判别功能利用三维空间中物体是独立存在的，相互之间是存在一定距离，进而可以判断边缘检测模块的结果是否连续，若连续，则证明该框内包含一个物体，无需优化，输出初始粗预测结果即可，若不连续，则说明该框内包含多个物体，需进行优化，所述优化预测模块中的特征提取功能利用卷积神经网络，对输入的点进行处理，得到输入点云数据的高级语义信息，所述优化预测模块中的回归功能利用特征提取功能得到的高级语义信息，优化障碍物的预测回归结果，所述优化预测模块中的分类功能用于对包围框内的点云进行类别分类，并输出该分类结果的可信度，最后根据置信度，通过NMS算法选出置信度数字最高的那个包围框。

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