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龙图腾网获悉杭州飞步科技有限公司申请的专利静态障碍物检测方法、装置、设备及计算机存储介质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：CN115223140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210663206.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权静态障碍物检测方法、装置、设备及计算机存储介质是由伍阔梁;沈阳;王甜甜;钱炜;程浩然;杨政设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本静态障碍物检测方法、装置、设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种静态障碍物检测方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取当前时刻的点云数据，将点云数据映射到第一栅格地图，获取第一栅格地图中每个第一栅格的栅格信息；在根据每个第一栅格的栅格信息，确定第一目标栅格中存在障碍物后，确定第一目标栅格的特征向量；在第二栅格地图中获取与第一目标栅格对应的第二目标栅格；获取第二目标栅格在不同时刻的特征向量，并根据第二目标栅格在不同时刻的特征向量，确定障碍物是否为静态障碍物。本实施例与现有技术相比，在深度学习模型外添加了基于前后帧来判断障碍物是否为静态障碍物的方式，从而显著提高了对训练数据类别外障碍物的检测性能。

本发明授权静态障碍物检测方法、装置、设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种静态障碍物检测方法，其特征在于，包括： 获取当前时刻的点云数据，并将所述点云数据映射到第一栅格地图，获取所述第一栅格地图中每个第一栅格的栅格信息，所述第一栅格地图是车辆坐标系下的地图，所述栅格信息包括点的高度信息和点的数量； 在根据每个第一栅格的栅格信息，确定第一目标栅格中存在障碍物后，根据所述第一目标栅格的栅格信息和所述第一目标栅格相邻的第一栅格的栅格信息，确定所述第一目标栅格的特征向量； 在第二栅格地图中获取与所述第一目标栅格对应的第二目标栅格，并将所述第一目标栅格的特征向量与当前时刻以及所述第二目标栅格的位置信息关联存储；所述第二栅格地图是真实世界坐标系下的地图； 获取所述第二目标栅格在不同时刻的特征向量，并根据所述第二目标栅格在不同时刻的特征向量，确定所述障碍物是否为静态障碍物； 其中，根据所述第一目标栅格的栅格信息和所述第一目标栅格相邻的第一栅格的栅格信息，确定所述第一目标栅格的特征向量，包括： 根据所述第一目标栅格的栅格信息，获取所述第一目标栅格中点的最大高度以及所述第一目标栅格中点的数量，将所述第一目标栅格对应的最大高度和点的数量作为第一子特征向量； 根据每个所述第一栅格的栅格信息，获取每个第一栅格中点的最大高度以及所述每个第一栅格中点的数量，将每个第一栅格对应的最大高度和点的数量作为第二子特征向量； 根据所述第一子特征向量和多个第二子特征向量，确定所述第一目标栅格的特征向量。

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