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龙图腾网获悉青岛蚂蚁机器人有限责任公司申请的专利基于深度学习的雨雪天气下激光雷达目标检测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：CN119478894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411630362.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于深度学习的雨雪天气下激光雷达目标检测方法是由叶珏磊;李文龙;虞家斌设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的雨雪天气下激光雷达目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于深度学习的雨雪天气下激光雷达目标检测方法，提出准确过滤中大雨雪场景下的去噪解决方案，以期提高地面目标检测的实时性和解决激光雷达上车部署的技术难点。包括下述实施步骤：步骤一、数据采集与训练环境准备；步骤二、读取数据并提取环境原始特征；步骤三、图像处理；步骤四、特征提取；步骤五、中大雨雪点云噪点提取；步骤六、雨雪噪点去除；步骤七、将过滤后的正常点云的集合输入centerpoint目标检测网络，实现复杂天气下周围障碍物的感知。

本发明授权基于深度学习的雨雪天气下激光雷达目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的雨雪天气下激光雷达目标检测方法，其特征在于：包括下述流程步骤，步骤一、数据采集与训练环境准备；步骤二、读取数据并提取环境原始特征；提取雨天环境下的点云PCD，从中获取点云特征x,y,z,i,diff；其中，x是点云X轴坐标值，y是点云Y轴坐标值，z是Z轴坐标值，i是点云的强度值，diff是点云的回波值；对每一帧输入的点云计算平均回波值diff_average，将平均回波值diff_average与预先设定的阈值T比较以确认是小雨雪天气、还是中大雨雪天气；T是不同的激光雷达根据实际点云雨雪噪点的占比统计得出的平均回波值；将输入点云的欧氏距离、反射强度、回波值分别转化为深度图、强度图和回波图，投影到图像的对应像素位置；步骤三、图像处理；将深度图、强度图和回波图中的空白值处进行平滑填充；步骤四、特征提取；将平滑处理后的特征图送入卷积神经网络进行特征提取，通过多层下采样模块与多层上采样模块提取出点云空间稀疏特征图；根据步骤二的判断结果，对于小雨雪天气，跳转至步骤六执行；对于中大雨雪天气，继续执行下述步骤五；步骤五、中大雨雪点云噪点提取；将上一帧的点云空间稀疏分布特征图，通过多头的时序注意力机制与当前帧进行融合，即通过传入上一帧点云空间信息特征图与两帧间的时间差，让可变形注意力机制去提取上一帧的点云空间稀疏分布图中雨雪天噪点特征；步骤六、雨雪噪点去除；将得到的当前帧点云稀疏分布图，通过检测头预测雨雪噪点结果,输出深度、强度与回波的三通道雨雪噪点结果图；结合点云高度、强度值、回波值与模型的预测结果，对雨雪天噪点进行过滤；步骤七、将过滤后的正常点云的集合输入centerpoint目标检测网络，实现复杂天气下周围障碍物的感知。

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