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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种激光测距墙线目标自动分类方法及测距修正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：CN114595720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210215858.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种激光测距墙线目标自动分类方法及测距修正方法是由蔡文郁;刘一博;吴培鹏;宁昱设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光测距墙线目标自动分类方法及测距修正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种激光测距墙线目标自动分类方法及测距修正方法；在远距离激光测距领域，由于测量目标的反射面特性不同，造成相同距离下墙、线等典型目标的测量结果存在明显差异。如果能够自动区分墙线目标，对不同目标采用不同的数据处理方法，就可以提高远距离目标测距系统的精度和普适性。本发明的分类过程为：一、构建样本空间T；二、利用自适应K‑Means聚类方法对样本空间T进行聚类滤除噪声，提取出新的样本空间T'。三、根据步骤2得到的样本空间T'，从中计算并提取出11维统计特征变量；四、将特征变量f输入经过训练的分类器对被测目标进行二分类。

本发明授权一种激光测距墙线目标自动分类方法及测距修正方法在权利要求书中公布了：1.一种激光测距墙线目标自动分类方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、使用激光测距设备对被测目标进行多次数据采集，获得N个样本组成的样本空间：；每个样本是一个四元组，包含增益、距离、阈值时间差和这四个变量，i=1,2,...,N；阈值时间差为回波信号幅值达到阈值电压与达到阈值电压的时间差；阈值时间差为回波信号幅值达到阈值电压与达到阈值电压的时间差；＜＜；步骤2、利用自适应K-Means聚类算法对样本空间进行聚类滤除噪声，提取出新的样本空间；2-1.对样本空间中的所有变量进行标准化处理，统一每个变量的量纲；2-2.定义样本的局部密度函数，其值为W个最近邻样本距样本的欧氏距离均值，i=1,2,...,N；W为预设的近邻数量；将样本空间T中最密集点和最稀疏点均定义为聚类中心；根据K-Means聚类算法对样本空间进行迭代，计算每个样本与每个聚类中心的相似度，并将样本归于其最接近的聚类中心，使得每个聚类中心均形成一个簇；同时，分别计算同一簇内所有样本与聚类中心的误差平方和；将误差平方和大于设定阈值的样本定义为新的聚类中心，并更新该聚类中心的近邻点；2-3.聚类迭代结束后，将样本个数最多的簇定义为新的样本空间；步骤3、根据步骤2得到的样本空间，从中计算并提取出11维统计特征变量；其中，为步骤1中数据采集的硬件电路触发次数；样本空间中的样本个数；为步骤2中去除的样本个数；和分别为样本空间中阈值时间差最小的样本对应的增益q和距离；和分别为样本空间中所有距离的极差和方差；、、分别为样本空间中所有阈值时间差的中值、极差、标准差；为样本空间中波形饱和的样本个数在总样本个数中的占比；阈值时间差大于预设的饱和阈值的样本为波形饱和的样本；步骤4、将特征变量f输入经过训练的分类器对被测目标进行二分类，确定被测目标属于墙类目标或线类目标。

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