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龙图腾网恭喜南京农业大学申请的专利一种多维空间中的直线、平面和超平面的快速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：CN114387442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210033412.X，技术领域涉及：G06V10/28；该发明授权一种多维空间中的直线、平面和超平面的快速检测方法是由甘祥超设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多维空间中的直线、平面和超平面的快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多维空间中的直线、平面和超平面的快速检测方法，该方法建立了新的直线、平面及超平面的数学模型，以此为基础开发了一体化快速霍夫变换，使用单一k字节树负责所有信息存储。这一新方法具有两个重要的优势：首先，模型对应总最小二乘拟合算法，对数据噪声容忍度更好，解决了快速霍夫变换对位于参数空间分割线上目标检测精确度过低的问题；其次，一体化快速霍夫变换中，数据空间中距离很近的目标在参数空间中是聚集在一起的，参数空间计算过程可以采用直观的图形显示，从而快速判断目标的数量，指导系统参数设定并区分重复识别的目标。本发明可应用于图像分析、计算机视觉、自动驾驶、人工智能和数据分类等。

本发明授权一种多维空间中的直线、平面和超平面的快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种图像和视觉空间中的直线、平面和超平面的快速检测方法，其特征在于，在数据点云模式，在n维空间{F1,F2,…,Fn}中，数据点云由N个数据点组成，每个数据点表示为：Fj＝[F1j,F2j,…,Fnj]，j＝1…N；所述方法将数据空间中的直线、平面或超平面采用来表征，其中：β1≥0，d为用户指定的参数，{β1,β2,…,βn+1}是参数，n对应数据的维度，m值为n-1或者n,τi为一个数据正则化因子，由用户自己选择；所述方法还通过以下步骤预先设定系统参数：第一步，如果使用m＝n模型，设定直线、平面或超平面的截距的取值范围d，d小于等于输入的点云数据中各数据点离坐标原点的最大距离dmax,若使用m＝n+1的模型,则默认设定d＝1；第二步，设定一个投票阈值T用于决定认定目标需要的最小数据点个数，设定预期的检测的精度q，q的值为整数；第三步，创建k字节树，设定k字节树根节点中心位置参数及各维度半长；第四步，转换各数据点到参数空间；第五步，计算根节点到任意数据点Fj的距离， 测试公式是否满足，如满足则增加根节点累计的票数；第六步，若根节点票数小于阈值T，则系统中无满足条件的目标，系统退出，如票数大于等于阈值T，则生成根节点的满足b1＝1条件的2k-1子节点，为每个新生成的子节点配备一个矢量b＝[b1,…,bk]；第七步，利用全部N个数据点对新生成的子节点投票；第八步，检测子节点的票数，若小于阈值T，则停止对该子节点处理；若该子节点的层级已到达q层，则输出该子节点的参数信息，其对应系统中检测到的目标，并停止对该子节点的分析；第九步，若一个子节点的票数大于等于阈值T，则生成该子节点下一层的2k个子节点，为每个新生成的子节点配备一个矢量b＝[b1,…,bk]；对每个新生成的子节点测试否满足公式如果不满足，则放弃该子节点；第十步，迭代重复第七到九步骤，直到系统中不再有新子节点生成，且所有的子节点都被处理完毕。

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