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龙图腾网获悉江苏优思微智能科技有限公司申请的专利一种基于激光雷达点云和相机图像融合的水面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：CN115761550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211642476.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于激光雷达点云和相机图像融合的水面目标检测方法是由王惠刚;姚润和设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达点云和相机图像融合的水面目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于激光雷达点云和相机图像融合的水面目标检测方法。该方法包括：将相机和激光雷达进行联合标定，得到点云与图像之间坐标转换矩阵，实现信息融合；结合水面成像特性和成像效果，对雷达点云进行水面杂波滤除，对相机图像进行增强预处理；利用3D点云二阶段聚类算法，结合点云属性信息，得到水面目标3D边界框；利用聚类结果投影到相机采集到的图像上的感兴趣区域作为后续检测输入；使用2D显著性目标检测算法，得到每一个感兴趣区域中目标的精确位置。本发明提出一种二阶段点云聚类算法，该方法首先通过欧氏距离聚类粗略定位边界，进而根据点云分布和强度值等属性差异确定水面目标精准边界。

本发明授权一种基于激光雷达点云和相机图像融合的水面目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达点云和相机图像融合的水面目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:将相机和激光雷达进行联合标定，得到点云与图像之间坐标转换矩阵； S2:结合水面成像特性和成像效果，对雷达点云进行杂波滤除，去除由水面反射形成的点云，对相机图像进行增强预处理； S3:利用3D点云二阶段聚类算法，结合点云属性信息，得到水面目标3D边界框； S31：根据欧式聚类获得3D目标框，粗略定位，将检测结果作为下一阶段聚类的输入： 基于欧氏距离点云聚类方法是一种基于密度的算法，具有快速响应性和鲁棒性，此算法通过计算空间中两点间距离，并与阈值比较判断它们是否属于同一个目标； 算法输入为：聚类半径、单个聚类中最小点数量、过滤水面后点云集合，算法输出为：检测到的水面目标的3D边界框和对应点云，同样也是二阶段检测输入； S32：根据二阶段聚类，对上一个阶段的结果进行细化： 在第二阶段聚类中，首先将3D点云转为哈希表，此外，采用了自适应聚类半径，以表中的一个元素为中心，进行邻域搜索，直至遍历全部点，本发明使用了一种考虑点云分布聚类半径，在聚类过程中，会有不属于任何类别的点，或者属于多个类别的点，对于这些点，将其强度与每个簇的平均强度值进行比较，并分类到强度值最接近的簇，最终获取每一个点云簇的最小外界框，作为输出； S4:根据坐标转换关系，将聚类结果投影到相机采集到的图像上，得到感兴趣区域，作为后续检测输入； S5:使用2D显著性目标检测算法，得到每一个感兴趣区域中目标的具体位置。

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