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龙图腾网获悉南京北新智能科技有限公司申请的专利一种基于时序分析和回归分析的激光雷达皮带撕裂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：CN120451172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510959139.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于时序分析和回归分析的激光雷达皮带撕裂检测方法是由雷凌;徐晨鑫;朱恩东;杨伟忠设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序分析和回归分析的激光雷达皮带撕裂检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序分析和回归分析的激光雷达皮带撕裂检测方法，属于工业检测和点云识别领域，本发明基于时序分析和回归分析对皮带点云数据进行处理分析，实现皮带撕裂检测；由于现场环境多变，受光线因素干扰较大，针对读取到的点云帧，利用投影或者栅格化等方法实现点云数据的二维化；针对空气中的飞虫和浮灰等情况，进行点云帧数据缓存，利用时序分析算法进行前后点云数据对比，剔除异常干扰项；再利用双重回归分析算法进行皮带撕裂检测，可达到每秒百帧的检测效果，实现皮带撕裂实时监测报警。

本发明授权一种基于时序分析和回归分析的激光雷达皮带撕裂检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序分析和回归分析的激光雷达皮带撕裂检测方法，其特征在于：基于时序分析和回归分析对皮带点云数据进行处理分析，实现皮带撕裂检测，具体包含如下步骤； 步骤1，获取雷达点云帧； 步骤2，点云数据二维化：针对读取到的雷达点云帧，利用投影法实现实现点云数据的二维化； 步骤3，点云数据缓存；对空气中的飞虫和浮灰情况，进行点云帧数据缓存； 步骤4，时序分析剔除干扰帧：利用时序分析算法进行前后点云数据对比，剔除异常干扰项； 在步骤4中，采用Mad算法进行时序分析，具体包含如下步骤： 步骤4.1，计算数据集的中位数Median：将数据按大小排序，找出中间位置的数值即奇数个数据点或中间两个数的平均值即偶数个数据点； 步骤4.2，计算每个数据点与中位数的绝对偏差：对每个数据点Xi，计算|Xi-Median|； 步骤4.3，计算绝对偏差的中位数，即MAD值，对于数据集X＝{X1,X2,…,X}，计算公式为：MAD＝|Xi-MedianX|； 步骤5，回归分析检测皮带撕裂：利用双重回归分析算法进行皮带撕裂检测，实现皮带撕裂实时监测报警； 在步骤5中，双重回归进行异常检测，具体包含如下步骤； 步骤5.1，利用线性插值对点云原始数据进行处理，得到插值后的点云数据，可排除雷达原始数据中跳变点的干扰； 步骤5.1，多项式回归在曲线异常检测中的应用是通过建立变量间的数学模型，识别偏离预期模式的异常数据点，将统计建模与机器学习相结合，在保持可解释性的同时，能够有效识别曲线关系中的异常模式； 步骤5.3，利用多项式回归建立因变量与自变量间的函数关系，对于点云坐标X,Y数据集X＝{X1,X2,…,X}和Y＝{Y1,Y2,…,Y}，拟合的回归模型公式为：Y＝a*X4+b*X3+c*X2+d*X+e；其中，a,b,c,d,e是根据坐标数据x，y拟合出来的回归模型方程的系数；对点云原始数据和插值数据分别进行回归分析，计算预测值与实际值的残差，通过分析残差分布识别异常点；对异常点进一步分析，排除单个独立异常点，保留连续异常点；再综合判断两类数据分析的结果，能够在保留原始数据特征的情况下避免跳变点干扰，实现皮带撕裂精准检测。

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