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龙图腾网获悉曹妃甸港集团股份有限公司申请的专利基于AI的货垛边缘检测方法及系统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：CN120807958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510944221.2，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于AI的货垛边缘检测方法及系统是由姚斌;孙发森;刘润庚;鲁宁;范明豪;宋涛;张文娟;邰健;丁倩倩设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的货垛边缘检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及边缘检测技术领域，公开了基于AI的货垛边缘检测方法及系统。方法包括：利用无人机搭载雷达设备扫描目标货垛区域获取三维点云数据，对数据进行坐标系转换、去噪和下采样处理；对代表三维点云数据进行地面检测，识别出地面所在的地面平面，将代表三维点云数据中位于地面平面上方的点划分为货垛候选区域；从货垛候选区域中选择某个点作为种子三维点，设定归入条件，将符合归入条件的三维点归入当前的生长货垛区域，直到没有满足生长规则的三维点为止，将最终得到的生长货垛区域作为最终的货垛区域；检测并分类货垛轮廓边界点，优化处理后拟合得到精确轮廓边界线。本发明能够提高货垛边缘检测的精度和效率，适用于多种复杂场景。

本发明授权基于AI的货垛边缘检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI的货垛边缘检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、利用无人机搭载雷达设备，按照预设的飞行路径对目标货垛区域进行扫描，获取目标货垛区域的三维点云数据，三维点云数据包括三维坐标信息和反射强度信息，对三维点云数据进行坐标系转换，之后将转换后的三维点云数据进行去噪处理，对去噪处理后的三维点云数据进行下采样处理得到代表三维点云数据； 步骤S2、对代表三维点云数据进行地面检测，识别出地面所在的平面，将代表三维点云数据中位于地面平面上方的点划分为货垛候选区域； 步骤S3、从货垛候选区域中选择任意点作为种子三维点，设定归入条件，将符合归入条件的三维点归入当前的生长货垛区域，直到没有满足归入条件的三维点为止，将最终得到的生长货垛区域作为最终的货垛区域； 步骤S4、对货垛区域进行检测得到货垛的轮廓边界点，并对轮廓边界点进行分类以及进行优化处理，基于优化后的轮廓边界点对货垛轮廓进行拟合，得到货垛的精确轮廓边界线； 其中，识别出地面所在的地面平面，包括： 将三维点云数据按照不同的尺度进行划分，形成多个不同尺度的小立方体网格，在每个尺度的立方体网格中，收集每个小立方体第一邻域内的邻域三维点，计算邻域三维点的坐标均值，将每个三维点的坐标减去坐标均值，计算减去坐标均值后的三维点云数据的协方差矩阵，对协方差矩阵进行特征分解得到特征值和对应的特征向量，选择最小的特征值对应的特征向量作为法向量，基于法向量和小立方体内的任意点确定对应小立方体的局部平面，基于局部平面获取地面平面； 基于局部平面获取地面平面，包括： 从最大的尺度开始，在每个尺度上，对每个小立方体的局部平面，计算和相邻小立方体的局部平面之间的法向量夹角和平面距离，判断任意两个局部平面是否符合预设条件，若符合预设条件，预设条件为法向量夹角小于预设的第一阈值且平面距离小于预设的第二阈值，将两个局部平面拟合为一个局部平面，重复本步骤，将符合预设条件的所有局部平面进行合并得到多个候选平面； 将最大尺度上的候选平面和下一个尺度上的符合预设条件的局部平面进行合并，直到合并到最小尺度上的所有局部平面得到最终的多个候选全局平面，将多个候选全局平面内三维点数量最多的全局平面作为最终的地面平面。

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