买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种基于强度引导的远距离激光雷达深度估计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：CN113989344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111279037.9，技术领域涉及：G06T7/521；该发明授权一种基于强度引导的远距离激光雷达深度估计方法是由何伟基;邬淼;张闻文;陈钱;邹燕设计研发完成，并于2021-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强度引导的远距离激光雷达深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强度引导的远距离激光雷达深度估计方法，包括：在数据预处理中充分利用回波信号的时空相关性和强度信息，对激光雷达三维点云数据交替进行多尺度超像素的建立和快速时域开窗；采用优化框架，基于预处理后的激光雷达三维点云数据的泊松分布模型，建立了数据保真项与强度信息引入的正则项相结合的深度估计成本函数；使用交替方向乘子算法从成本函数中估计深度图像。本发明针对远距离激光雷达得到的三维点云稀疏且数据量大的问题，以更小的内存需求和更低的计算复杂度估计深度图像，并有效改善了深度图像的质量和提升了对低光子水平的鲁棒性。

本发明授权一种基于强度引导的远距离激光雷达深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强度引导的远距离激光雷达深度估计方法，其特征在于，具体步骤为： 步骤1：利用强度信息和回波信号的时空相关性，对激光雷达三维点云数据交替进行多尺度超像素的建立和快速时域开窗，完成数据预处理，具体方法为： 步骤1.1：设当前阶段为l，1≤l≤lmax，其中，lmax为预设的最大的阶段数； 步骤1.2：对强度图rl-1使用边缘检测Canny算子，获得标记边缘的二进制矩阵Dl，其中，Dli,j为矩阵Dl中元素；并使用矩阵Fl标记深度图tl-1中的空像素和噪声像素，其中，Fli,j为矩阵Fl中元素； 步骤1.3：进行超像素的建立，对每个像素i,j，超像素Ni,j的具体公式为： Ni,j＝x,y∈{i-l...,i+l}×{j-l...,j+l}: Fl-1x,y＝0,Dl-1x,y＝Dl-1i,j, 其中，为像素x,y与像素i,j的强度差，R为阈值； 对像素x,y∈Ni,j，与像素i,j处于同一边缘，且既不是空像素又不是噪声像素，当强度差小于阈值R，将他们合并成一个新的超像素n，此时，光子计数直方图表达为将这些像素视作新的超像素n，T为时间单元的总数； 对像素x,y∈{i-l...,i+l}×{j-l...,j+l}且Fl-1x,y＝0，但是Dl-1x,y≠Dl-1i,j或保留原来尺度的超像素； 对像素x,y∈{i-l...,i+l}×{j-l...,j+l}且Fl-1x,y＝1，它们为空像素或噪声像素，光子计数直方图表达为与超像素n中像素个数的商； 步骤1.4：进行快速时域开窗，对每个像素i,j上时间单元个数为T的直方图开窗后，得到数据其中，为经过阶段l处理后像素i,j上第t个时间单元的光子计数，Tm li,j为开窗后区间的第一个时间单元，Tw为预设时间单元个数； 快速时域开窗的具体方法为： 对每个像素i,j上时间单元个数为T的直方图si,j＝{si,j,t:1≤t≤T}进行以下步骤： 步骤1.4.1：设定搜索初值： 步骤1.4.2：将直方图划分成三个长度相等的子集，并计算它们的光子计数之和： 式中， 步骤1.4.3：比较保留光子计数之和最大的子集并更新搜索值 由此，用于索引开窗后集合的第一个时间单元； 步骤1.4.4：若满足条件则得到像素i,j上光子计数最多的集合Tw为时间单元个数，并转步骤1.4.5，否则转步骤1.4.2； 步骤1.4.5：根据直方图的噪声水平设定阈值K，如果集合的光子计数总和小于K，则忽略该像素的所有计数；反之，则保留区间长度为Tw内的光子计数，在像素i,j上得到响应集合： 步骤1.5：使用最大似然估计得到强度图rl和深度图tl，具体公式为： 式中，为像素i,j上经过阶段l处理后的第t个时间单元的光子计数，Nr为行像素个数，Nc为列像素个数； 当l＝1，为未经过处理的原始数据，其中，si,j,t为像素i,j上第t个时间单元的光子计数，Nr为行像素个数，Nc为列像素个数，T为时间单元的总数，此时，强度图rl-1和深度图tl-1分别为： 式中，gt为激光雷达系统脉冲响应函数； 步骤1.6：若满足判决条件：若在当前阶段l上没有空像素和噪声像素，即或达到预设的最大的阶段数lmax，得到处理后的激光雷达点云数据其中，为超像素n上第t个时间单元的光子计数，Nsuperpixel为超像素总数，Tmn为超像素n上开窗后区间的第一个时间单元，否则，l＝l+1，并重复步骤1.1～1.6； 步骤2：采用优化框架，基于预处理后的激光雷达三维点云数据的泊松分布模型，建立数据项与强度信息引入的正则项相结合的深度估计成本函数； 步骤3：使用交替方向乘子算法从成本函数中估计深度图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。