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龙图腾网恭喜浙江飞碟汽车制造有限公司;山东五征集团有限公司申请的专利一种基于KDE-DBSCAN的毫米波雷达点云目标聚类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：CN115047424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210562772.9，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于KDE-DBSCAN的毫米波雷达点云目标聚类方法是由丁永超;程豪;姜文娟;徐礼成;郑泽民设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于KDE-DBSCAN的毫米波雷达点云目标聚类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于KDE‑DBSCAN的毫米波雷达点云目标聚类方法，包括以下步骤：S1、对于毫米波雷达点云数据集D中的每一个点，根据此点所在区域对应的k值，计算对应的关联窗宽度W以及该点的关联相邻点RN；S2、根据每个点的关联窗宽度W和关联相邻点集合RN，把雷达点云数据集D初步划分为不同的伪簇FC；S3、统计步骤S2中生成的每个伪簇FCi中的点数，删除点数小于λ的伪簇；S4、确定每个伪簇的最优关联半径ε和最小关联点个数minP；S5、由步骤S4得到每个伪簇的最优关联半径ε和最小关联点个数minP，然后使用DBSCAN算法对分别对每个伪簇进行聚类。本发明方法能够适应毫米波雷达的点云分布特点，从而提升毫米波雷达目标的聚类质量。

本发明授权一种基于KDE-DBSCAN的毫米波雷达点云目标聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于KDE-DBSCAN的毫米波雷达点云目标聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对于毫米波雷达点云数据集D中的每一个点，根据此点所在区域对应的k值，计算对应的关联窗宽度W以及该点的关联相邻点RN，关于步骤S1，具体如下：S1-1、按照径向距离划分为N个区域，N个区域分别记为r0，r1，……，rN-1；S1-2、遍历点云数据集D中的每一个点x，根据x所处的区域，寻找距离点x最近的kri个相邻点，生成欧式距离集合Dnnx＝{dj＝dx,xj|j＝[1,……,kri]}，其中ri＝0，1，……，N-1，且dj按照升序排列；S1-3、选取核密度函数Kx，使用Kx以及步骤S1-2中的欧式距离集合Dnnx来生成距离概率密度分布函数其中h是核度函数Kx的带宽，i＝1，2，……，kri；S1-4、根据生成的距离概率密度分布函数寻找该函数的第一个极大值点{xj,fxj|1j≤h,h≤kri}，则xj＝[1,…,h]属于该点的关联相邻点RN，该点的关联窗宽度W等于dh；S2、根据每个点的关联窗宽度W和关联相邻点集合RN，把雷达点云数据集D初步划分为不同的伪簇FC；S3、统计步骤S2中生成的每个伪簇FCi中的点数，删除点数小于λ的伪簇；S4、确定每个伪簇的最优关联半径ε和最小关联点个数门限minP；S5、由步骤S4得到每个伪簇的最优关联半径ε和最小关联点个数门限minP，然后使用DBSCAN算法对分别对每个伪簇进行聚类。

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