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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利基于区域生长的矿山井巷线状管道点云自动提取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：CN119048570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411516447.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于区域生长的矿山井巷线状管道点云自动提取方法是由季民;贾桂旭;靳奉祥;宋鹏飞;李婷;王健;李恒源;王志鹏;季含宇设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区域生长的矿山井巷线状管道点云自动提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于区域生长的矿山井巷线状管道点云自动提取方法，属于点云处理技术领域，用于点云提取，包括对预处理后的点云数据实施地面点滤波，将提取的巷道地面点云投影至二维拟合平面上，构建点云凸包并计算点云凸包的面积，结合巷道地面点云数量和点云凸包，计算点云密度，结合点云密度和巷道壁的表面积估算最大聚类点数参数，基于区域生长方法对点云数据进行法向量平滑阈值与曲率限制，在区域生长方法中引入迭代处理机制，分割提取管道点云集合。本发明结合地面滤波算法来计算点云密度，实现最大聚类点数参数的自适应调整，有效剔除巷道壁的干扰，显著提高了管道点云的提取质量和精度。

本发明授权基于区域生长的矿山井巷线状管道点云自动提取方法在权利要求书中公布了：1.基于区域生长的矿山井巷线状管道点云自动提取方法，其特征在于，包括：S1：使用激光雷达采集地下矿山的点云数据，对点云数据进行预处理，预处理包括数据配准、降采样和去噪；S2：预处理后的点云数据实施地面点滤波，地面点滤波包括对点云数据做空间倒置处理，用模拟布料自上而下覆盖，最终布料形状就是巷道地面点云；S3：将提取的巷道地面点云投影至二维拟合平面上，构建点云凸包并计算点云凸包的面积，结合巷道地面点云数量和点云凸包，计算点云密度；S4：构建巷道点云三角网模型，计算巷道壁的表面积，结合点云密度和巷道壁的表面积估算最大聚类点数参数；S4包括，巷道点云三角网模型使用mesh三角网模型，遍历所有三角形面片，计算每个三角形的面积并累加求得巷道壁的表面积： ；式中，是三角形面片的总个数，、、是第个三角形的三个顶点坐标；根据和估算巷道壁点数，引入冗余系数k确保覆盖性： ；式中，为估算的点云数量，将作为聚类算法的最大聚类点数参数；S5：基于区域生长方法对点云数据进行法向量平滑阈值与曲率限制，在区域生长方法中引入迭代处理机制，分割提取管道点云集合；S5包括，S5.1：确定最小聚类点数参数，舍弃小于最小聚类点数参数阈值的结果；S5.2：扫描巷道点云数据中的每个点，使用KD树搜索与每个点最近邻的K个相邻点，计算相邻点最小二乘意义上的局部平面： ；式中，是局部平面，为的法向量，为到坐标原点的距离，表示使函数值达到最小或最小的参数值，为第个邻域点； 经过K个邻域点的质心，求解协方差矩阵： ；对协方差矩阵进行特征值分解，求得的各特征值，的最小特征值所对应的特征向量即的法向量；S5包括，S5.3：若的特征值满足，则点的表面曲率为： ；式中，是的特征值，是表面曲率；S5.4：设置一个空的种子点序列和一个空的聚类数组，依据点云的表面曲率对输入点云进行排序，选择表面曲率最小的点作为初始种子点，将初始种子点加入到种子点序列中；S5.5：搜索当前种子点的邻域点，计算种子点的邻域点的法线与当前种子点的法线之间的夹角，小于角度阈值的邻域点加入到当前区域；S5.6：检查每一个邻域点的表面曲率，小于曲率阈值的邻域点加入到种子点序列中，并删除当前种子点，从种子点序列中任选一点作为种子继续生长；S5.7：重复S5.4至S5.6，直到种子点序列清空，则一个区域生长完成，并将区域加入到聚类数组中；S5.8：重复S5.7，直到遍历完所有点云，完成首次剔除巷道壁数据，得到初次管道点云提取结果；S5.9：提高法向量角度阈值、曲率阈值和最小聚类点数参数，重复执行S5进行迭代，进一步剔除巷道壁数据，得到迭代后的管道点云提取结果，直至满足精度要求，停止迭代。

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