吉林瑞电科技有限公司桑宇获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林瑞电科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的轨道栅格障碍物聚类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：CN120823579B 。
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：202511324462.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于机器学习的轨道栅格障碍物聚类检测方法是由桑宇;梁家硕;孙燕;张海洋;张小旭;刘鑫;王红;佘芊;袁俊阳设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的轨道栅格障碍物聚类检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的轨道栅格障碍物聚类检测方法，具体涉及轨道交通障碍物感知技术领域，用于解决现有技术依赖单一高度特征导致小尺寸障碍物漏检率高、背景干扰误报多的问题；是通过栅格化处理三维点云数据并计算各单元垂直方向标准差及反射强度熵；基于标准差超阈值且熵低于阈值的条件增强异常评分；以高评分单元为种子区域，广度优先搜索邻接低阈值单元形成聚类区域；计算聚类区总评分与最低点高度；当总评分超过动态判定阈值时，封装障碍物位置及高度消息并传输至列车控制系统；显著提升轨面小体积障碍物检出率，有效抑制地形起伏导致的误报。
本发明授权一种基于机器学习的轨道栅格障碍物聚类检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的轨道栅格障碍物聚类检测方法，其特征在于，包括： S1、获取列车前方三维点云数据并投影至二维平面，按预设固定尺寸划分栅格单元，分配各点至对应栅格单元； S2、对各栅格单元计算点云的垂直方向标准差和反射强度分布熵； S3、基于垂直方向标准差与反射强度分布熵构建异常评分，当垂直方向标准差超过标准差阈值且反射强度分布熵低于熵阈值时增强异常评分，得到增强后评分； S4、将增强后评分高于第一筛选阈值的栅格单元作为种子区域，以种子区域为起点执行广度优先搜索，迭代获取邻接栅格单元，当增强后评分高于第二筛选阈值时纳入当前聚类区域，直至无新增栅格单元； S5、计算当前聚类区域内栅格单元的增强后评分总和作为总评分，同时获取聚类区域中最低点高度值； S6、若当前聚类区域的总评分超过判定阈值则标记为有效障碍物，将有效障碍物的空间位置与最低点高度值封装为消息并发布至列车控制系统。
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