大连理工大学庄严获国家专利权
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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利三维激光雷达测距与强度信息融合及图像化表述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：CN116168103B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310032844.3，技术领域涉及：G06T11/10；该发明授权三维激光雷达测距与强度信息融合及图像化表述方法是由庄严;谭清阳;刘一莎;何国建设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本三维激光雷达测距与强度信息融合及图像化表述方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像融合技术领域，提供了三维激光雷达测距与强度信息融合及图像化表述方法。根据激光点云的空间坐标信息生成方位角图，根据强度信息生成强度图。采用基于编码器‑解码器网络的图像融合方法，构建编码器‑解码器网络。编码器部分负责提取图像特征，解码器部分负责重构图像。在特征层上对方位角图和强度图进行图像融合，获得边缘纹理清晰且具有良好区分度的融合图像。本发明可为激光点云的场景理解与分割等任务提供有效支持。
本发明授权三维激光雷达测距与强度信息融合及图像化表述方法在权利要求书中公布了：1.三维激光雷达测距与强度信息融合及图像化表述方法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤1，构建图像融合的数据集，包括激光点云数据的方位角图和强度图； 步骤2，构建深度学习网络；所述深度学习网络包括编码器网络和解码器网络；所述编码器网络包含3个以上卷积层，用于提取输入图像的特征，输出特征层；所述输入图像为激光点云数据的方位角图或强度图；所述解码器网络包括1个以上的卷积层，用于将编码器网络提取到的特征层重新解码，输出单通道的融合图像； 步骤3，训练步骤2所述的深度学习网络，所需的损失函数具体计算公式如下：Loss＝MSE+λ1-SSIM 其中，Loss表示联合损失函数，MSE表示均方误差损失函数，SSIM表示结构相似性损失函数，λ为系数； 步骤4，采用步骤3训练好的深度学习网络，进行激光点云数据的方位角图和强度图融合： 步骤4.1，使用训练好的编码器网络分别提取方位角图和强度图的特征，得到两种图像的特征层； 步骤4.2，使用预设的融合策略，按通道融合步骤4.1得到的两种图像对应的特征层； 步骤4.3，使用训练好的解码器网络对步骤4.2融合后的特征层解码，得到最后的融合图像。
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