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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种用于道路修复的坑槽体积快速识别与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：CN119693442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411762637.4，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种用于道路修复的坑槽体积快速识别与检测方法是由刘凯;沈程浩;龙建成;司春棣;王芳;丁建勋;刘涵琦;张春菊;张红波;张玄成设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于道路修复的坑槽体积快速识别与检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及道路凹坑体积识别领域，具体为一种用于道路修复的坑槽体积快速识别与检测方法；通过对获取的包含路面凹槽区域的三维点云数据进行预处理以降低点云噪声，随后基于水平夹角阈值和深度阈值分别获取疑似上边缘点和疑似下边缘点，再通过疑似上边缘点和疑似下边缘点进行双向边缘搜索的方法以获得完整的凹槽区域的边缘，减少常规方法的确定区域边缘的随机性，提高了凹槽分割的完整性以及准确性，最后将凹槽点云数据进行分割以获得切片点云，并基于Alphashapes算子获取切片点云边界，从而最终通过计算每个切片点云的横截面积和体积以获得整个凹槽的体积；解决了现有技术中对道路凹槽体积的测量准确度较低的问题。

本发明授权一种用于道路修复的坑槽体积快速识别与检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于道路修复的坑槽体积快速识别与检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、获取包含路面凹槽区域的三维点云数据； S2、对三维点云数据进行预处理以获得预处理点云，并分别基于预处理点云中点云的水平夹角阈值和深度阈值分别获取疑似上边缘点和疑似下边缘点； S3、将疑似上边缘点和疑似下边缘点定义为种子点，并基于区域生长算法搜索预处理点云，并将包含在两个搜索结果内的相同点云标记为凹槽点云数据； S4、将凹槽点云数据在深度方向纵向切割成若干份切片点云并投影至水平面，之后通过k-means聚类算法对其进行降噪以获得降噪点云； S5、通过Alphashapes算子对每份降噪点云进行平面拟合以获得切片点云边界； S6、根据切片点云边界计算每个切片点云的横截面积，并计算每个切片点云的体积之和以获得凹槽体积： 在步骤S2中，具体包括如下步骤： S21、对三维点云数据进行降采样以及中值滤波以获得预处理点云； S22、沿道路行驶方向断面依次连接预处理点云中的相邻点，并计算相邻点之间的连线与水平面X轴的水平夹角；水平夹角的计算公式为： ； 上式中，表示任意两个相邻点i和j的连线与水平面X轴的水平夹角，和分别表示任一点i的x轴坐标和z轴坐标，和分别表示任一点j的x轴坐标和z轴坐标； S23、设置水平夹角阈值，并依次判断任意两个相邻点所对应的水平夹角是否小于或者等于水平夹角阈值； 若是，则将该两个相邻点标记为疑似上边缘点； 若否，则进入下一步； S24、根据预处理点云中各点的z轴坐标计算深度阈值；深度阈值的计算公式为： ； 上式中，表示深度阈值，表示预处理点云中第i个点的z轴坐标，表示预处理点云中z轴坐标为的点的个数； S25、从预处理点云中挑选出z轴坐标小于深度值阈值的若干个点，并筛选出其中z轴坐标最小的若干个点以获得疑似下边缘点。

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