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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种基于多源数据分析的实时地形异常检测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：CN121033810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511543350.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于多源数据分析的实时地形异常检测方法是由沈学会;胡文涛;王丽丽;邵光辉设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据分析的实时地形异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆环境感知分析技术领域，尤其涉及一种基于多源数据分析的实时地形异常检测方法。所述方法涉及以下步骤：采集激光点云地形监测数据、地形图像特征数据以及车辆运动位姿特性数据；基于激光点云地形监测数据以及车辆运动位姿特性数据进行多源误差传递机制的车前感知地形图分析即优化处理，生成优化车前感知地形图数据；将地形图像特征数据传输至优化车前感知地形图数据进行视觉特征的匹配映射处理，生成优化车前感知视觉地形图数据；基于优化车前感知视觉地形图数据进行车前感知的实时地形异常检测处理，生成车前感知实时地形异常检测数据。本发明实现雨天工况下多源误差的实时地形异常地精准检测。

本发明授权一种基于多源数据分析的实时地形异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据分析的实时地形异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：利用车辆内置的多源监控传感器对雨天场景监测区域进行多源地形监测采集，以得到多源地形监测数据，其中所述多源地形监测数据包括激光点云地形监测数据、地形图像特征数据以及车辆运动位姿特性数据； 步骤S2：基于激光点云地形监测数据以及车辆运动位姿特性数据进行多源误差传递机制的车前感知地形图分析处理，生成车前感知地形图数据； 步骤S3：对车前感知地形图数据进行车辆定位累计误差的车前感知地形图优化处理，生成优化车前感知地形图数据； 其中，步骤S3包括以下步骤： 步骤S31：构建IMU预积分模型； 步骤S32：根据车辆运动位姿特性数据进行车辆运动区间的误差参数分析，得到车辆运动区间误差参数； 步骤S33：将车辆运动区间误差参数传输至IMU预积分模型进行车辆运动误差参数优化，生成车辆运动误差优化参数； 步骤S34：根据车辆运动误差优化参数对车辆运动位姿特性数据进行车辆运动位姿反向修正处理，生成修正车辆运动位姿特性数据； 步骤S35：基于激光点云地形监测数据进行激光里程误差分析，生成激光里程误差参数； 步骤S36：根据修正车辆运动位姿特性数据以及激光里程误差参数进行修正车辆运动位姿及激光里程误差的紧耦合分析，生成修正位姿-里程误差紧耦合数据；利用预设的误差状态卡尔曼滤波算法对修正位姿-里程误差紧耦合数据进行融合权重分析，得到融合权重的修正位姿-里程误差紧耦合数据；根据融合权重的修正位姿-里程误差紧耦合数据进行车辆定位累计误差的因子图优化分析，生成车辆定位累计误差优化数据； 步骤S37：通过车辆定位累计误差优化数据对车前感知地形图数据进行车辆定位累计误差的车前感知地形图优化处理，生成优化车前感知地形图数据； 步骤S4：将地形图像特征数据传输至优化车前感知地形图数据进行视觉特征的匹配映射处理，生成优化车前感知视觉地形图数据；基于优化车前感知视觉地形图数据进行车前感知的实时地形异常检测处理，生成车前感知实时地形异常检测数据；将车前感知实时地形异常检测数据反馈至终端执行雨天工况实时地形异常检测反馈作业。

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