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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利点云数据质量评估方法、装置、计算机设备及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：CN114596446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210091189.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权点云数据质量评估方法、装置、计算机设备及存储介质是由卢晓;张苗苗;刘海青;毛序宁;滕坤敏;张瑞设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本点云数据质量评估方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例属于数据分析技术领域，涉及一种点云数据质量评估方法、装置、计算机设备及存储介质。本申请通过对交通传感器采集的二维点云数据进行分析，提取几何特征和高斯投影特征对目标进行描述。几何特征主要为目标点云分布的外接矩形长宽比，高斯投影特征则包括点云分布的水平及垂直投影特征。基于求得的几何特征和投影特征，计算各个特征的权重，建立了基于信息熵的点云数据损失程度评价模型，能够全面对二维点云数据质量进行有效评估，弥补了点云质量评估方式存在的不足。

本发明授权点云数据质量评估方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种点云数据质量评估方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取待评估的原始点云数据； 对所述原始点云数据进行特征提取操作，得到点云数据特征集合； 根据所述点云数据特征集合获取各个特征的权重分值； 根据所述权重分值计算信息损失评价指标； 根据所述信息损失评价指标对所述原始点云数据进行质量评估操作，得到质量评估结果； 所述对所述原始点云数据进行特征提取操作，得到点云数据特征集合的步骤，具体包括下述步骤： 根据目标边缘识别方法获取所述原始点云数据的最小外接矩形，其中，所述最小外接矩形携带有长度数据以及宽度数据； 将所述长度数据以及所述宽度数据的比值作为几何特征值； 根据高斯核函数计算所述原始点云数据在水平方向的水平概率密度最小值、水平概率密度最大值、水平概率密度平均值以及水平概率密度标准差； 根据所述高斯核函数计算所述原始点云数据在竖直方向的竖直概率密度最小值、竖直概率密度最大值、竖直概率密度平均值以及竖直概率密度标准差； 整合所述几何特征值、所述水平概率密度最小值、所述水平概率密度最大值、所述水平概率密度平均值、所述水平概率密度标准差、所述竖直概率密度最小值、所述竖直概率密度最大值、所述竖直概率密度平均值以及所述竖直概率密度标准差，得到所述点云数据特征集合。

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