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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于近红外图像与毫米波雷达点云融合的点云密度增强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：CN120088145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202510005113.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于近红外图像与毫米波雷达点云融合的点云密度增强方法是由王玮;张伟斌;张一晋;封路祺;张涵博;王文博;李扬设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于近红外图像与毫米波雷达点云融合的点云密度增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于近红外图像与毫米波雷达点云融合的点云密度增强方法，对近红外相机拍摄的原始图像数据进行预处理；使用单目深度估计算法对预处理后的近红外图像数据进行绝对深度估计，得到预处理后的近红外图像每个像素点的的深度信息；将二维形式的预处理后的近红外图像数据转换成三维形式的近红外图像点云数据，并转换到雷达坐标系下；使用直通滤波和地面点剔除算法对雷达坐标系下的三维近红外图像点云数据进行去噪；用ICP算法将雷达原始点云数据和去噪后的近红外图像点云数据进行配准，得到修正的近红外图像点云；使用K近邻算法匹配修正的近红外图像，与原始雷达点云并进行融合，以增强原始雷达点云密度。本发明可以在极端天气、夜晚条件下全天候的正常工作。

本发明授权一种基于近红外图像与毫米波雷达点云融合的点云密度增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近红外图像与毫米波雷达点云融合的点云密度增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对近红外相机拍摄的原始图像数据进行预处理，预处理操作包括图像缩放和像素数据归一化操作； 步骤2，使用单目深度估计算法对预处理后的近红外图像数据进行绝对深度估计，得到预处理后的近红外图像每个像素点的的深度信息； 步骤3，利用预处理后的近红外图像每个像素点的深度信息，将二维形式的预处理后的近红外图像数据转换成三维形式的近红外图像点云数据，并转换到雷达坐标系下； 步骤4，使用直通滤波和地面点剔除算法对雷达坐标系下的三维近红外图像点云数据进行去噪； 步骤5，用ICP算法将雷达原始点云数据和去噪后的近红外图像点云数据进行配准，得到修正的近红外图像点云； 步骤6，使用K近邻算法匹配修正的近红外图像，与原始雷达点云并进行融合，以增强原始雷达点云密度，具体方法为： 设雷达原始点云为利用K近邻算法找到其分别在修正后的近红外图像点云中的K个最近邻的图像点其对应的欧式距离图像点权重表示为： 其中σ为衰减因子，图像点置信度最大为0.5，雷达点权重为wr＝1-wc，将融合后的点云集合表示为融合公式为： 增强后点云集合Penhance为原始雷达点云集合和融合后的点云集合的叠加，表示为：Penhance＝M∩Pr。

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