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龙图腾网获悉中煤建设集团有限公司申请的专利杆状物目标分割及提取方法和装置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：CN121505393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610037916.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权杆状物目标分割及提取方法和装置是由毛超利;丛云龙;曾思慧设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本杆状物目标分割及提取方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种杆状物目标分割及提取方法和装置，属于激光雷达目标检测领域。本发明整体遵循多层切片→栅格投影聚类→栅格合并筛选→点云还原校验→参数提取闭环流程，每环节均围绕稀疏点云适配、实时性优化、精度保障三大目标协同设计，所有步骤均基于单帧点云处理，无需依赖高分辨率激光雷达或高性能计算平台，可部署于常规车载嵌入式GPU，硬件成本低；同时无需标注样本训练，落地周期短，具备大规模推广潜力。本发明能够适配单帧稀疏点云场景，提升了实时处理效率，实现了杆状物多维度参数提取，增强了场景通用性。

本发明授权杆状物目标分割及提取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种杆状物目标分割及提取方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取激光雷达检测到的单帧稀疏点云并进行预处理； S2：在设定的高度位置，按照设定的切片厚度，在高度方向上对预处理后的单帧稀疏点云进行至少两次切片，得到在高度方向上具有设定厚度的包含杆状物截面信息的至少两个切片点云子集； S3：将至少两个切片点云子集在与高度方向垂直的平面上分别进行栅格投影，对投影后得到的每个投影栅格图分别进行聚类，得到至少两个包含杆状物初步聚类区域的栅格图； S4：根据面积和形状对每个栅格图包含的杆状物初步聚类区域进行筛选，并将筛选后的所有栅格图合并，得到包含杆状物目标区域的合并栅格图； S5：根据所述合并栅格图，结合预处理后的单帧稀疏点云，还原得到杆状物点云子集，实现杆状物目标分割；并根据所述杆状物点云子集提取得到杆状物的几何特征； 所述S2包括： S21：以激光雷达安装位置的地面投影点为原点，以高度方向为Z轴，建立局部坐标系； S22：结合杆状物主体的常规分布高度，设定至少包括第一切片层和第二切片层的高度位置，并设定切片厚度，得到第一切片层和第二切片层对应的切片高度区间； 其中，所述第一切片层位于所述杆状物靠近地面的主体部分，所述第二切片层位于所述杆状物的中上部； S23：遍历预处理后的单帧稀疏点云中的所有非地面点，将Z轴坐标落入第一切片层和第二切片层对应的切片高度区间内的点分别归入第一切片点云子集和第二切片点云子集； S24：对所述第一切片点云子集和第二切片点云子集进行滤波，去除孤立噪点，保留连续的目标点云； 所述S3包括： S31：分别将第一切片点云子集和第二切片点云子集的三维坐标投影至XY平面，得到第一投影图和第二投影图； S32：根据杆状物的常规截面尺寸设定栅格边长，分别对所述第一投影图和第二投影图进行栅格化处理； S33：对第一投影图和第二投影图栅格化后的每个栅格进行二值化赋值，得到第一投影栅格图和第二投影栅格图； 其中，若第一投影栅格图第二投影栅格图的某个栅格内包含第一切片点云子集第二切片点云子集中的至少一个点的投影，则将该栅格赋值为1，否则将该栅格赋值为0； S33：对第一投影栅格图和第二投影栅格图分别进行连通区域聚类，得到包含杆状物初步聚类区域的第一栅格图和第二栅格图； 所述S4包括： S41：根据杆状物的常规截面尺寸设定最大投影面积阈值，将面积大于所述最大投影面积阈值的初步聚类区域删除； S42：生成每个初步聚类区域的最小外包矩形并计算所述最小外包矩形的长宽比，将长宽比大于设定长宽比阈值的最小外包矩形对应的初步聚类区域删除； S43：将筛选后的第一栅格图和第二栅格图进行坐标对齐，并进行栅格值融合； 其中，对于任一栅格，若第一栅格图和第二栅格图在该栅格的数值均为0，则融合后的栅格值为0，否则融合后的栅格值为1； S44：对融合后的栅格图进行连通性修复，得到包含杆状物目标区域的合并栅格图。

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