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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种面向非结构化道路的小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：CN116052099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211720984.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种面向非结构化道路的小目标检测方法是由王章宇;刘润森;王杰;周彬;余贵珍设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向非结构化道路的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向非结构化道路的小目标检测方法，包括：输入原始点云数据，利用传感器安装参数信息，进行点云地面滤除，获取地面点云与非地面点云；利用地面点云与非地面点云分别构建地面点Map表和非地面点Map表，对非地面点云进行补全操作，网格聚类。在有点云占用的地面点Map表网格的垂直方向构建体素，PCA分析；根据PCA分析结果，对包含障碍物的网格添加邻域信息；遍历障碍物，利用其邻域包含的信息进行邻域的平滑程度分析，若为地面特性邻域，则认定该障碍物为真实障碍物；对认定的真实障碍物进行跟踪，实现障碍物的稳定检测，得到最终的小目标检测结果。该方法能够显著提高非结构化道路上小型目标的检测精度，提升非结构化道路的作业效率。

本发明授权一种面向非结构化道路的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向非结构化道路的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：输入原始点云数据，利用传感器安装参数信息，进行点云地面滤除，获取地面点云与非地面点云； S2：利用地面点云与非地面点云分别构建地面点Map表和非地面点Map表，根据地面点Map表和非地面点Map表的占用网格信息对非地面点云进行补全操作，在有点云占用的地面点Map表的网格的垂直方向构建体素； 对补全后的非地面点Map表进行网格聚类，将包含障碍物的网格聚集为一类； 对地面点Map表中的每一个体素内部的点云进行PCA分析，得到体素的类别； S3：根据PCA分析结果，对包含障碍物的网格添加邻域信息； 遍历障碍物，利用其邻域信息进行邻域的平滑程度分析，若为地面特性邻域，则认定为真实障碍物；若为扬尘特性邻域，则认定为扬尘； 对认定的真实障碍物进行跟踪，实现障碍物的稳定检测，得到最终的小目标检测结果； 所述步骤S2包括以下子步骤： S2-1，根据S1步骤所得到的地面点云与非地面点云进行Map表构建，包括：非地面点Map表，用于表示障碍物的分布情况；地面点Map表，由地面点构建生成； 所述Map表为xoy面上均匀分隔的网格，对网格进行标注，用于表示此处是否有点云占用； S2-2，根据地面点Map表占用网格信息与非地面点Map表占用网格信息，求取交集，对既有地面点与非地面点的交集网格进行补全非地面点操作； S2-3，根据S2-1步骤形成的地面点Map表中，在有点云占用的网格的垂直方向上构建体素； S2-4，根据步骤2-2得到的补全后的非地面点Map表占用网格信息，在非地面点Map表中进行网格聚类：使用非地面点Map表的网格占用临近信息进行聚类，使得包含障碍物的网格能够聚集为一类，得到用网格坐标表示的聚类结果； S2-5，对步骤2-3构建的地面点Map表中的每一个体素内部的点云进行PCA分析，得到体素的类别：扬尘特性或地面特性； 所述步骤S3包括以下子步骤： S3-1，根据地面点云Map表垂直方向体素的地面特性与扬尘特性占比，对其对应的网格进行类别分析，作为网格的背景信息：若地面特性占比高于扬尘特性，则网格表现为地面，否则表现为扬尘； S3-2，根据非地面点Map表的聚类结果，进行障碍物的邻域扩展，针对每一个障碍物，根据其对应的地面点云Map表背景信息，为障碍物添加邻域信息； S3-3，遍历障碍物，利用障碍物的邻域信息对其进行邻域分析，如果障碍物邻域网格存在超过80%的蓬松、空间分布离散的网格，即表明此障碍物为扬尘引发的误检测，如果障碍物邻域均呈现平滑特性，即表明此障碍物为真实障碍物； S3-4，根据检测出的障碍物在Map表中的坐标，构建障碍物列表，障碍物列表为包含以障碍物坐标为元素的集合：一个为当前帧障碍物列表，一个为上一帧障碍物列表；对于当前帧的障碍物列表，将其与上一帧的障碍物检测列表匹配，如果当前帧的障碍物在历史中出现，则进行小目标输出；如果未出现，则统计其出现次数，以此减少障碍物的误检测； S3-5，根据最终的非地面点Map信息，将对应网格的点云点进行整体点类别赋值，得到非结构化道路的已克服扬尘问题的小目标检测结果。

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