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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种稀疏点云数据的识别方法、装置、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：CN119672344B 。

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：202411834864.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种稀疏点云数据的识别方法、装置、设备及介质是由陈力源;刘美彤;刘屹晖;肖航设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种稀疏点云数据的识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种稀疏点云数据的识别方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取去噪点云数据并进行体素化处理以得到各个三维体素矩阵，对三维体素矩阵做差处理得到差矩阵，对差矩阵中运动体素采用均值滤波处理或低通滤波处理以确定周期运动体素和一般运动体素，基于运动保持算法更新静止体素和一般运动体素对应的运动状态，基于聚类算法和迭代聚类算法处理确定的周期运动体素、一般运动体素和静止体素对应的目标点云数据以得到分割点云数据，基于Pointnet++算法或卷积神经网络对分割点云数据进行识别以得到稀疏点云数据的识别结果，通过体素矩阵做差结合滤波算法，提高了数据处理速度、识别稀疏点云的能力以及整个算法流程的效率。

本发明授权一种稀疏点云数据的识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种稀疏点云数据的识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取去噪点云数据并进行体素化处理以得到各个三维体素矩阵； 基于预设连续帧数对所述三维体素矩阵做差处理得到差矩阵，并确定所述差矩阵中的运动体素和静止体素； 对所述运动体素采用均值滤波处理或低通滤波处理以确定周期运动体素和一般运动体素，其中：采用均值滤波处理以确定周期运动体素和一般运动体素，包括：确定所述运动体素在连续时间帧上变化的体素矩阵；基于所述体素矩阵建立离散时间信号序列；在确定采用均值滤波处理的情况下，求取所述离散时间信号序列的平均值；将所述平均值存储至滤波后的所述体素矩阵；在均值滤波处理后，当所述平均值大于第一设定阈值时，将所述体素矩阵标记为周期运动体素，否则，将所述体素矩阵标记为一般运动体素；采用低通滤波处理以确定周期运动体素和一般运动体素，包括：确定所述运动体素在连续时间帧上变化的体素矩阵；基于所述体素矩阵建立离散时间信号序列；在确定采用低通滤波处理的情况下，基于离散时间信号序列构建计算式以确定低通滤波后的假设计算值；对所述假设计算值进行迭代处理得到迭代值，并将所述迭代值存储至滤波后的所述体素矩阵；在低通滤波处理后，当所述迭代值大于第二设定阈值时，将所述体素矩阵标记为周期运动体素，否则，将所述体素矩阵标记为一般运动体素； 基于运动保持算法更新所述静止体素和一般运动体素对应的运动状态，包括：检测所述静止体素和一般运动体素对应的矩阵是否处于静止状态以及所述矩阵内部点的数量；在确定所述矩阵未处于静止状态且所述矩阵内部点的数量不为零的情况下，确定所述静止体素和一般运动体素处于一般运动状态；在确定所述矩阵处于静止状态且所述矩阵内部点的数量不为零的情况下，对所述矩阵设置静止倒计时段；当所述矩阵超过所述静止倒计时段的时间阈值或所述矩阵内部点的数量为零时，确定所述静止体素和一般运动体素处于静止状态； 基于DBSCAN聚类算法和迭代聚类算法处理确定的所述周期运动体素、一般运动体素和静止体素对应的目标点云数据以得到分割点云数据； 基于Pointnet++算法或卷积神经网络对所述分割点云数据进行识别以得到稀疏点云数据的识别结果。

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重庆大学，其通讯地址为：400044 重庆市沙坪坝区正街174号；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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