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龙图腾网获悉合肥极目行远科技有限公司申请的专利基于激光点云的目标检测跟踪方法、系统、设备及介质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：CN119559220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411606749.0，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权基于激光点云的目标检测跟踪方法、系统、设备及介质是由胡建平;桂坡坡;陈磊设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光点云的目标检测跟踪方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于激光点云的目标检测跟踪方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：通过激光雷达接收的数字信号获取初始点云数据，对所述初始点云数据进行预处理，获取第一点云数据，对所述第一点云数据采用快速欧式聚类，得到聚类点云数据，根据所述聚类点云数据获取检测目标列表，将现有轨迹与所述检测目标进行关联匹配，利用卡尔曼滤波算法对目标轨迹进行估计。本发明在低速无人驾驶的场景中，既保证目标跟踪效果，同时又降低了算法对计算设备的要求，从而降低了低速无人驾驶的设备成本，避免“性能浪费”。

本发明授权基于激光点云的目标检测跟踪方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于激光点云的实时目标检测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过激光雷达接收的数字信号获取初始点云数据； 对所述初始点云数据进行预处理，包括：对所述初始点云数据进行体素滤波处理，利用所述体素滤波对所述初始点云数据进行过滤；对经过所述体素滤波的点云数据进行地面滤波处理，获取第一点云数据，其中，所述地面滤波处理包括：将所述经过所述体素滤波的点云数据在x-y平面上划分成网格，每个格子都独立进行高度估计，高度估计包括最大高度和最小高度；设理想地面高度为h0，将满足以下两个条件的格子作为地面滤除：格子的最大高度和最小高度均在[h0-Δ1,h0+Δ1]范围内；格子最大高度与最小高度之差小于Δ2，其中，h0为理想地面高度，Δ1为高度差阈值，Δ2为格子最大高度与最小高度差阈值； 对所述第一点云数据采用快速欧式聚类，得到聚类点云数据；所述快速欧式聚类包括以下步骤：为所述第一点云数据构建平衡二叉树，以加速搜索；创建与所述第一点云数据大小一致的labels数据组和removed数据组；创建空邻接表G；遍历所述第一点云数据中所有的点，根据所述邻接表G合并所述点的标签号，将所述邻接表G中标签号相连的所述点赋值同一标签号信息，并输出所述第一点云数据的标签号数组；根据所述标签号数组获取所述聚类点云数据；其中，所述遍历点云数据中所有的点，包括：若当前点p对应的removed数据组的值为true，则所述当前点p已经处理，则跳过；新建标签labelp，将labelp加入所述邻接表G中；以所述当前点p为圆心，r为半径作半径搜索，获得与所述p相邻的点列表；循环遍历相邻点列表取出点q：当所述点q的标签号labelq有效且不等于所述点p的标签号labelp时，在所述邻接表G中建立labelq与labelp的连接关系；将所述点q的标签号设置为labelp，并把所述点q的removed的值设置为true； 根据所述聚类点云数据获取检测目标列表； 将现有轨迹与所述检测目标进行关联匹配； 利用卡尔曼滤波算法对目标轨迹进行估计。

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