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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利一种基于车载激光点云的道路场景类型识别方法及系统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：CN113989784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-11-15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：202111452174.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于车载激光点云的道路场景类型识别方法及系统是由方莉娜;王康设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车载激光点云的道路场景类型识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于车载激光点云数据的道路场景类型识别方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、基于车载激光点云数据，获取地面点云，进而获取道路边界点云；S2、计算道路边界点的主方向，以车载激光扫描系统行驶方向为轨迹点前进方向，计算当前轨迹点向量，计算主方向与轨迹点向量夹角值，逐轨迹点计算轨迹点邻域内道路边界夹角特征值值，依据夹角值的不同分类出道路直线段与路口段；S3、将路口段聚类为独立对象，采用动态图卷积神经网络DGCNN分类十字路口和T字路口，得到直线段、十字路口和T字路口。该方法及系统有利于识别出不同道路场景类型的道路边界。

本发明授权一种基于车载激光点云的道路场景类型识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于车载激光点云数据的道路场景类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于车载激光点云数据，获取地面点云，进而获取道路边界点云；S2、计算道路边界点的主方向，以车载激光扫描系统行驶方向为轨迹点前进方向，计算当前轨迹点向量，计算主方向与轨迹点向量夹角值，逐轨迹点计算轨迹点邻域内道路边界夹角特征值值，依据夹角值的不同分类出道路直线段与路口段；S3、将路口段聚类为独立对象，采用动态图卷积神经网络DGCNN分类十字路口和T字路口，得到直线段、十字路口和T字路口；所述步骤S2具体包括以下步骤：S21、基于获取的道路边界点云，采用主成分分析法计算道路边界点主方向；输入道路边界点云，随机选择点云中一点pi，检索pi邻域r内的点云p1、p2、p3…pn，计算邻域r范围内点云的x、y方向的均值计算邻域点的协方差矩阵C，选择协方差矩阵中最大特征值对应的特征向量作为道路边界点pi的x、y方向的主方向满足以下公式： 其中，n为点云邻域内点云数量；表示邻域内点xi、yi方向的平均值，xi、yi分别表示第i个点云在x方向、y方向上的坐标值；Covx,y表示x、y协方差矩阵；S22、以车载激光扫描系统轨迹点ti为中心，建立局部搜索区域ROI，计算ROI区域内初始轨迹点ti与末尾轨迹点tj的方向向量vi，计算ROI区域内vi与道路边界点p1、p2、p3…pn主方向的夹角θ1、θ2、θ3…θn，该夹角称之为道路边界点的夹角特征值，满足以下公式： S23、以车载激光扫描系统轨迹点ti为中心，逐轨迹点建立局部ROIi，统计局部ROIi内边界点夹角特征值θi的累加和逐轨迹点计算依次遍历所有轨迹点，计算所有轨迹点对应ROIi区域内的道路边界点的夹角特征值累加和路口区域ROIi夹角特征值累加和远大于直线段区域夹角特征值累加和设置阈值θthreshold分离直线段与路口区域：大于θthreshold，则当前ROIi区域为路口点云，否则为直线段点云，即满足以下公式：

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