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龙图腾网获悉河南理工大学申请的专利基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算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：CN116051841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310060386.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算法是由李永强;刘会云;李康弘;郝道前;武嘉乐;邢振浩;屈红梅;赵夏雨设计研发完成，并于2023-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算法在说明书摘要公布了：本发明公开基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算法：步骤1、车载LiDAR点云数据预处理，得到路边地上物点云数据；步骤2、对路边地上物点云数据依次进行三维格网化和广度优先搜索，实现路边地上物点云数据的粗聚类分割；粗聚类分割得到单独地物点云和相连地物点云，单独地物点云作为路边地上物聚类结果输出；步骤3、将相连地物点云进行欧氏聚类，分割为边界完整的粗聚类点云集；步骤4、利用多段式近邻搜索聚合粗聚类点云集的所有聚类对象；自适应调整聚类阈值，至所有聚类对象的点云聚合速度相近，输出相连地物聚类结果。本发明解决了车载LiDAR点云分割存在人工干预多、分割效果不稳定等问题。

本发明授权基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算法在权利要求书中公布了：1.基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、对车载LiDAR点云数据进行数据预处理，得到路边地上物点云数据； 步骤2、对路边地上物点云数据依次进行三维格网化和广度优先搜索，实现路边地上物点云数据的粗聚类分割；粗聚类分割得到单独地物点云和相连地物点云，单独地物点云直接作为路边地上物聚类结果输出； 步骤3、将相连地物点云进行欧氏聚类，分割为边界完整的粗聚类点云集； 步骤4、预设地物类型并进行地物分类，根据地物分类情况给定聚类阈值初值，利用多段式近邻搜索逐步聚合粗聚类点云集的所有聚类对象；评估各点云的聚合速度，并自适应调整聚类阈值，直至所有聚类对象的点云聚合速度相近，输出相连地物聚类结果，从而完成对路边地上物的聚类分割； 步骤4的具体算法如下： 步骤4-1、由起始格网得到各地物近似的底部中心，选取最近的粗聚类点云为起始聚类点云； 步骤4-2、根据起始聚类点数和地物高度进行地物分类； 步骤4-3、进行相连地物点云近邻搜索； 步骤4-4、评估各相连地物点云的聚合速度；若各相连地物点云的聚合速度相近，则输出相连地物聚类结果，否则进行自适应调整主体阈值Tmain和最远聚合阈值Tmax，并再次进行近邻搜索，直至各相连地物点云的聚合速度相近，输出相连地物聚类结果； 为确定各类地物的主体阈值Tmain和最远聚合阈值Tmax，从单独地物的聚类结果中选取同类地物外包络立方体体积最小的点云，计算其在XOY平面上的点间最远距离Dmax，并按比例取Dmax值作为该类地物的Tmain与Tmax值；具体计算公式为： 5； 式5中，函数返回数列中的最大值；函数将两点投影至XOY平面，计算两投影点间的欧氏距离；对在水平面上的点云投影，Dmax表征为其最小覆盖圆的直径。

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