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龙图腾网获悉湖南工业大学申请的专利基于改进型DBSCAN的激光雷达点云降噪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：CN118747725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410913853.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于改进型DBSCAN的激光雷达点云降噪方法是由李小宝;赵哲;龙欢;周红;梁登辉;柳骏涛设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进型DBSCAN的激光雷达点云降噪方法在说明书摘要公布了：基于改进型DBSCAN的激光雷达点云降噪方法，涉及激光雷达数据处理技术领域。本发明是为了解决由于DBSCAN算法中邻域半径和临近点阈值存在众多差异，导致无法实现自适应降噪的问题。本发明所述的基于改进型DBSCAN的激光雷达点云降噪方法，根据激光雷达点云数据集计算邻域半径与临近点阈值，根据聚类评价指标指数计算最佳邻域半径与临近点阈值，根据所述最优邻域半径与临近点阈值实现DBSCAN的激光雷达点云降噪。

本发明授权基于改进型DBSCAN的激光雷达点云降噪方法在权利要求书中公布了：1.基于改进型DBSCAN的激光雷达点云降噪方法，其特征在于，包括： 根据激光雷达点云数据集计算邻域半径与临近点阈值，根据聚类评价指标指数计算最佳邻域半径与临近点阈值，根据所述最佳邻域半径与临近点阈值实现DBSCAN的激光雷达点云降噪； 所述根据激光雷达点云数据集计算邻域半径，包括： 将激光雷达点云数据集表示为n×m的矩阵形式，n为激光雷达点云数据集中数据点总数，m为数据点的特征总数； 分别计算两两数据点之间的欧式距离，并利用所有欧式距离构建距离分布矩阵； 依次对距离分布矩阵中每一行的元素和每一列的元素进行升序排序； 将数据点的序号作为横坐标，将排序后距离分布矩阵的第k列元素作为纵坐标，构建出第k条距离曲线，1≤k≤n； 利用最小二乘法分别对每条距离曲线进行拟合，并计算距离曲线与对应的拟合曲线之间的拟合优度值，进而获得拟合优度值最优范围下拟合曲线的最优阶数，从而获得最优拟合曲线； 将第k条最佳拟合曲线中变化量最大的点作为其拐点，则该拐点在第k条距离曲线中对应的距离值为第k个邻域半径Epsk； 所述根据聚类评价指标指数计算最佳邻域半径与临近点阈值，包括： 将相互对应的邻域半径和临近点阈值Minptsk带入到DBSCAN算法进行聚类，并计算DBSCAN算法的聚类评价指数， 选取聚类评价指数最高值所对应的一对邻域半径和临近点阈值作为最佳邻域半径与临近点阈值。

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