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龙图腾网获悉中国铁道科学研究院集团有限公司标准计量研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利一种三维点云提取方法及提取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：CN116681653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310546415.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种三维点云提取方法及提取系统是由刘云锴;庞庆;张志鹏;邵学君;武慧杰;郭有为;李祉萱设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维点云提取方法及提取系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种三维点云提取方法及提取系统，提取方法包括以下步骤：获取初始点云数据；根据里程范围在初始点云数据中切分出待计算的部分初始点云数据并对该部分初始点云数据进行下采样处理；基于CSF算法对下采样后的部分初始点云数据进行地面滤波；对滤波后的点云数据构建三维空间特征和二维平面特征，并将三维空间特征和二维平面特征划分为训练集和测试集，利用训练集创建支持向量机，采用支持向量机提取隧道点云。本申请具有准确性高、鲁棒性好以及处理速度快等优势，还可应用在铁路装备检测领域，能够准确剔除铁路罐车罐体点云中梯子、液位计、标靶等附件点云，保留罐壁数据，提升后续容积计算准确性，为铁路罐车智能检定检测奠定基础。

本发明授权一种三维点云提取方法及提取系统在权利要求书中公布了：1.一种三维点云提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取初始点云数据； 根据里程范围在初始点云数据中切分出待计算的部分初始点云数据并对该部分初始点云数据进行下采样处理； 基于CSF算法对下采样后的部分初始点云数据进行地面滤波； 对滤波后的点云数据构建三维空间特征和二维平面特征，并将三维空间特征和二维平面特征划分为训练集和测试集，利用训练集创建支持向量机，采用支持向量机提取隧道点云； 所述采用支持向量机提取隧道点云的过程为： 构建隧道点云特征向量； 根据构建的隧道点云特征向量，将滤波后的点云数据的三维空间特征和二维平面特征划分为训练集和测试集； 利用训练集创建支持向量机，获取最优参数下的支持向量机模型； 利用训练好的支持向量机模型，将测试集作为输入，对隧道点云进行二分类判别；如果输出结果为1，则判定当前输入为隧道点云，保留当前输入的测试集中的点云数据；如果输出结果为-1，则表示当前输入为非隧道点云，丢弃当前输入的测试集中的点云数据； 所述利用训练集创建支持向量机，获取最优参数下的支持向量机模型的过程为： 定义分离超平面，当时，表明样本点位于分离超平面上；当时，表明样本类别为；当时，表明样本类别为； 的表达式为： ； 式中，表示参数向量，表示平移向量； 构建最优分离超平面的表达式为： ； 式中，； 对最优分离超平面的表达式进行转换并引入拉格朗日乘子，化解后最终优化目标函数为： ； 式中，表示向量，和均表示序号； 定义核函数和惩罚系数，最终优化目标函数为： ； 式中，j； 利用SMO算法求解出向量，并获得对应的参数向量： ； 根据KKT条件找出所有的S个支持向量，计算每个支持向量的平均值： ； 确定最优超平面，分类决策函数为： 。

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国铁道科学研究院集团有限公司标准计量研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司，其通讯地址为：100081 北京市海淀区大柳树路2号一区中心1号楼9层；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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