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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于自适应聚类分割与梯度补偿的三维点云数据滤波方法及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：CN120495090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510478262.7，技术领域涉及：G06T5/20；该发明授权一种基于自适应聚类分割与梯度补偿的三维点云数据滤波方法及系统是由陈国良;林梓涛;贾晓卫;刘虎;黄朋朋;王苏伟设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应聚类分割与梯度补偿的三维点云数据滤波方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应聚类分割与梯度补偿的三维点云数据滤波方法及系统，首先采用统计滤波法对三维点云数据进行数据预处理并获得预处理后点云数据，再对预处理后点云数据中的点云特征进行提取并获得点云特征数据；本发明实现了具体采用基于密度空间分布的自适应聚类分割算法建立包括点云密度、空间自相关性及局部曲率特征的多维度特征并对地物‑地面集群进行动态聚类分割的功能，且通过粗‑细粒度网格分级处理策略能对残余混合点云进行进一步分离从而使得地面点云分离，不仅突破了传统参数依赖性强、地形适应性不足及实时性差的技术限制，还使得通过多维度协同优化显著提升复杂场景下的滤波精度与鲁棒性，适合被广泛推广和使用。

本发明授权一种基于自适应聚类分割与梯度补偿的三维点云数据滤波方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应聚类分割与梯度补偿的三维点云数据滤波方法，其特征在于：包括以下步骤， 步骤A，采用统计滤波法对三维点云数据进行数据预处理并获得预处理后点云数据； 步骤B，对预处理后点云数据中的点云特征进行提取并获得点云特征数据； 步骤C，对点云特征数据进行自适应聚类分割并获得聚类分割结果； 步骤D，利用Delaunay三角网对聚类分割结果中各点空间关系进行确定，从而获得点云场景内违和点； 步骤E，对点云场景内违和点进行线性指数解算提取并获得建筑物违和点，具体是将获得的点云场景内违和点提取整理成点云集合并对点云集合内各点进行逐点判断，具体步骤如下， 步骤E1，提取目标点周围K个最近邻点构建局部邻域点集并平移坐标系使得点云集合质心为原点，再计算第二协方差矩阵如公式9所示， 9 其中，H为第二协方差矩阵，n为邻域点数量，为第j个点的三维坐标，为邻域点的质心坐标； 步骤E2，对第二协方差矩阵H的特征值进行分解，如公式10所示， 10 其中，为正交矩阵，为对角矩阵，和分别为协方差矩阵H的最大特征值和次大特征值，为第二协方差矩阵H的特征值，为第二协方差矩阵H的平方分解； 步骤E3，对得到的特征值进行线性指数解算并获得建筑物违和点，其中线性指数解算如公式11所示， 11 其中，Linearity为点云场景内违和点的线性指数； 步骤F，基于聚类分割结果、点云场景内违和点和建筑物违和点对建筑轮廓进行识别并获得建筑点云； 步骤G，将建筑点云从三维点云数据中剔除并获得剩余点云数据，再采用统计滤波法对剩余点云数据进行滤波并建立平面内插模型，接着根据平面内插模型对目标场景点云进行点云内插并获得网格平面拟合基准点云； 步骤H，利用坡度角格网对网格平面拟合基准点云进行点云滤波并获得滤波后三维点云数据，具体步骤如下， 步骤H1，将九个划分网格作为一个整体对目标网格的相邻网格坡度角进行求解，如公式14所示， 14 其中，为九宫格格网内相邻网格的坡度角，为相邻网格最低点的三维坐标，，为目标网格待定最低点的三维坐标； 步骤H2，整合九宫格内目标网格的周围网格，再通过距离加权求得目标网格对应的加权坡度角，如公式15所示， 15 其中，相邻网格最低点与目标网格待定最低点之间的欧几里得距离，为加权后的欧几里得距离，为目标网格坡度角； 步骤H3，设定坡度角阈值计算第一高程阈值，具体第一高程阈值的计算如公式16所示， 16 其中，为第一高程阈值，为坡度角对应坡度阈值，为格网划分长度； 步骤H4，利用高程阈值与公式13建立高程平面方程，再对高程平面方程进行求解获得第二高程阈值，如公式17所示， 17 其中，为第二高程阈值； 步骤H5，对比第一高程阈值和第二高程阈值，若第二高程阈值低于第一高程阈值，则目标网格待定最低点为地面点，若第二高程阈值不低于第一高程阈值，则目标网格待定最低点为非地面点； 步骤I，对滤波后三维点云数据中的边缘轮廓点进行校检并完成三维点云数据滤波作业。

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