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龍圖騰網恭喜希迪智駕科技股份有限公司申請的專利一種基于時序點云疊加的軌道交通障礙物識別方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119295537B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411678032.7，技術領域涉及：G06T7/70；該發明授權一種基于時序點云疊加的軌道交通障礙物識別方法及裝置是由胡榮東;萬波;彭清;雷進;張玉昊設計研發完成，并于2024-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于時序點云疊加的軌道交通障礙物識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請適用于點云處理技術領域，提供了一種基于時序點云疊加的軌道交通障礙物識別方法，包括：獲取列車當前時刻的當前幀前景點云數據，當前幀前景點云數據用于表征當前時刻根據列車的運行線路確定的待檢測區域內物體的三維坐標信息，將當前幀前景點云數據中的點和預先獲取的k個連續時刻的歷史幀前景點云數據中的點進行疊加，得到當前幀疊加點云數據，歷史幀前景點云數據用于表征當前時刻之前的歷史時刻的待檢測區域內物體的三維坐標信息，根據當前幀疊加點云數據中的點對應的位置信息，對列車進行軌道交通障礙物識別，得到列車在運行線路中的障礙物識別結果。通過本發明可以解決激光點云過于稀疏導致列車檢測識別到障礙物的準確率較低的問題。

本發明授權一種基于時序點云疊加的軌道交通障礙物識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于時序點云疊加的軌道交通障礙物識別方法，其特征在于，包括：獲取列車在運行過程中當前時刻的當前幀前景點云數據，其中，所述當前幀前景點云數據用于表征所述當前時刻的待檢測區域內物體的三維坐標信息，所述待檢測區域是根據所述列車的運行線路確定的；將所述當前幀前景點云數據中的點和預先獲取的k個連續時刻的歷史幀前景點云數據中的點進行疊加，得到與所述當前幀前景點云數據對應的當前幀疊加點云數據，其中，所述歷史幀前景點云數據用于表征在所述當前時刻之前的歷史時刻的待檢測區域內物體的三維坐標信息，所述k為常數；根據所述當前幀疊加點云數據中的點所對應的位置信息，對運行過程中的所述列車進行軌道交通障礙物識別，得到所述列車在所述運行線路中的障礙物識別結果；其中，所述根據所述當前幀疊加點云數據中的點所對應的位置信息，對運行過程中的所述列車進行軌道交通障礙物識別，得到所述列車在所述運行線路中的障礙物識別結果，包括：根據所述當前幀疊加點云數據中的各個點所對應的位置信息，對所述當前幀疊加點云數據中的點進行過濾和聚類，得到障礙物聚類簇；從所述障礙物聚類簇中選取出滿足第二預設條件的靜態點，其中，所述第二預設條件是根據所述障礙物聚類簇中的各個點的運動狀態確定的；根據所述障礙物聚類簇中的所述靜態點，確定障礙物包圍框；根據所述障礙物包圍框，確定所述列車在所述運行線路中的障礙物識別結果；其中，所述根據所述當前幀疊加點云數據中的各個點所對應的位置信息，對所述當前幀疊加點云數據中的點進行過濾和聚類，得到障礙物聚類簇，包括：根據所述當前幀疊加點云數據中的各個點所對應的位置信息，統計所述當前幀疊加點云數據中各個點的第一相近點的數量，其中，所述當前幀疊加點云數據中各個點的第一相近點是所述當前幀疊加點云數據中與該點在同一平面內的點云；根據所述當前幀疊加點云數據中各個點的所述第一相近點的數量，從所述當前幀疊加點云數據中篩選出滿足第一預設條件的當前幀疊加障礙物點云數據，其中，所述第一預設條件是根據預先設定的相近點數量閾值確定的；對所述當前幀疊加障礙物點云數據中的所有點進行聚類，得到多個初始聚類簇；根據各個所述初始聚類簇中的點的數量，從所述多個初始聚類簇中選取出所述障礙物聚類簇；其中，根據所述當前幀疊加點云數據中的各個點所對應的位置信息，統計所述當前幀疊加點云數據中各個點的第一相近點的數量，包括：根據所述當前幀疊加點云數據中的各個點所對應的位置信息，確定所述當前幀疊加點云數據中各個點所對應的離車距離，其中，所述當前幀疊加點云數據中各個點所對應的所述離車距離為該點與所述列車之間的距離；對于所述當前幀疊加點云數據中的任意一點：根據所述當前幀疊加點云數據中各個點所對應的所述離車距離，計算所述當前幀疊加點云數據中的其它點與該點之間的離車距離差，其中，所述當前幀疊加點云數據中的其它點為所述當前幀疊加點云數據中除了該點以外的點；從所述當前幀疊加點云數據中的所有其它點中選取出與該點之間的離車距離差小于預先設定的第一閾值的點，作為該點的所述第一相近點；統計該點的所述第一相近點的數量。

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