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龙图腾网获悉东南大学申请的专利车载激光点云反射强度不足的道路标线提取方法、系统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：CN116682083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310661544.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权车载激光点云反射强度不足的道路标线提取方法、系统是由于斌;王羽尘;陈天珩;陈晓阳;张钰钦设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本车载激光点云反射强度不足的道路标线提取方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了车载激光点云反射强度不足的道路标线提取方法、系统，该方法基于车载激光点云，使用Kd‑tree数据结构选取任一路面点云的邻域点云，对所述点云的反射强度进行K‑means++聚类，根据聚类获得的标线候选点云集，计算邻域点平均距离，采取三倍标准差判断标准剔除其噪声点，实现对道路标线的准确提取。本发明减少了因激光雷达的远距离采集和标线磨损造成的影响，解决了从反射强度较低的车载激光雷达点云中完整提取标线的问题，具有适应性好、准确率高的优点。

本发明授权车载激光点云反射强度不足的道路标线提取方法、系统在权利要求书中公布了：1.车载激光点云反射强度不足的道路标线提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据行车轨迹点和对应轨迹点的距离对车载激光点云构建数据索引；具体为： S101、对于点云数据中的任一点i，利用Kd-tree数据结构从行车轨迹点中搜索出距离其最近的行车轨迹点T及对应的最短距离dmin 其中，若i点的横坐标大于行车轨迹点T横坐标，则dmin取正号，表示点在行车轨迹右侧；反之，则dmin取负号，表示点在行车轨迹左侧； S102、将车载激光点云数据索引表示为T,dmin； S103、重复步骤S101和S102，直至完成车载激光点云中所有点的数据索引构建； S2、根据步骤S1中的数据索引进行高程滤波，获得近地面点云； S3、利用主成分分析法提取呈现平面的点云，根据点云密度进行DBSCAN聚类，获得路面点云； S4、根据路面点云和Kd-tree数据结构选取的邻域点的反射强度进行K-means++聚类，获得标线候选点云集；具体为： S401、利用Kd-tree数据结构选取路面点云任一点i周围邻域内的n个点； S402、利用K-means++聚类，将点i及其邻域内的n个点分为两类；将两类聚类中心的强度值进行比较，强度值小的一类的聚类中心记为I，个数为N；强度值大的一类的聚类中心记为I，个数为N S403、对路面点云各点的聚类中心进行判断： 1若I-I，则将点i归入非标线点云集； 2若I-I≥I且N≤N，则将点i归入非标线点云集； 3若I-I≥I且NANG，此时若点i在类别A中，则将点i归入标线候选点云集，若点i在类别B中，则将点i归入非标线点云集； 其中，IG表示反射强度差值的阈值，NG表示聚类数量阈值； S404、根据判断结果，统计生成标线候选点云集； S5、根据标线候选点云集，计算集合内任一点至其邻域点的平均距离，采取三倍标准差判断标准剔除噪声点，对道路标线进行提取。

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