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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学申请的专利一种基于图神经网络去除恶劣天气下激光雷达噪声点的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：CN119805413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411880883.X，技术领域涉及：G01S7/487；该发明授权一种基于图神经网络去除恶劣天气下激光雷达噪声点的方法是由欧海燕;廖乐之;蒋瑶;梅亮设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络去除恶劣天气下激光雷达噪声点的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络去除恶劣天气下激光雷达噪声点的方法，属于图像处理技术领域。本发明所述方法首先通过激光雷达获取的点云数据以构建图结构，图结构包括：空间位置、反射强度、局部空间密度、局部方向特征的顶点属性和连接顶点的边关系。随后，利用图神经网络，通过图卷积实现对每个顶点进行噪声预测。接着，通过顶点与点云的对应关系对点云进行恢复，并去除噪声点云。本发明所述方法能够在不破坏点云数据结构的前提下，有效地实现端到端的噪声去除，进而提高激光雷达数据的准确性。通过在CADC数据集上的实验验证，本发明所述方法显示出显著的性能提升，具有较强的实用性和推广价值。

本发明授权一种基于图神经网络去除恶劣天气下激光雷达噪声点的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络去除恶劣天气下激光雷达噪声点的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对点云信号进行预处理； 将激光雷达采集到的一帧点云信号表示为M×4的数组作为预处理后的点云信号，其中M为一帧中的点云个数； 步骤2、图结构的构建； 对点云进行下采样构建顶点，通过动态半径搜索构建顶点间的边的关系；提取顶点内的法向量、提取顶点内的点云数量和空间密度作为局部密度特征，结合顶点的空间坐标和反射强度特征，作为图结构的顶点内部特征； 步骤3、图神经网络的推理 将图结构数据输入至图神经网络；图神经网络中，通过多层感知机MLP提取边特征；通过注意力图网络GAT进行卷积操作实现相邻顶点的信息聚合，依据提取的边特征和顶点的特征计算注意力系数；通过多层感知机MLP基于注意力系数更新顶点的特征；经过多层网络输出对顶点是否为噪声的预测； 步骤4、点云的去噪与重建 根据顶点的预测结果判定各顶点为噪声或物体，并根据顶点与点云的索引关系恢复被预测为物体的点云信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区观澜街道银星智界二期；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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