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龍圖騰網獲悉湖北大學申請的專利基于OPTICS算法的車載激光雷達點云不均勻密度聚類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116486128B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310039685.X，技術領域涉及：G06V10/762；該發明授權基于OPTICS算法的車載激光雷達點云不均勻密度聚類方法是由肖海林;廖瀛治;周迪;曾張帆;劉海龍;諶雨章設計研發完成，并于2023-01-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于OPTICS算法的車載激光雷達點云不均勻密度聚類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于OPTICS算法的車載激光雷達點云不均勻密度聚類方法，包括如下步驟：1）生成決策序列圖；2）計算決策序列圖變化率；3）篩選決策序列圖變化率的峰值點；4）決策序列圖重組排序；5）閾值函數劃分聚類。這種方法能實現自適應密度聚類，即能夠避免密度閾值設置高時外圍稀疏點云聚類效果不好、閾值設置低時內部密集點云產生聚類合并的缺陷。

本發明授權基于OPTICS算法的車載激光雷達點云不均勻密度聚類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于OPTICS算法的車載激光雷達點云不均勻密度聚類方法，其特征在于，包括如下步驟： 1生成決策序列圖：對預處理后的點云進行OPTICS聚類生成決策序列圖，預處理是采用RANSAC平面分割的方法去除地面、體素下采樣，決策序列圖中橫坐標為處理順序、縱坐標為該點的可達距離，假設點云由N個點組成,決策圖為N個點以及其對應的可達距離R＝{r1,r2,...rN}}為映射的離散函數； 2計算決策序列圖變化率：生成劃分排序區域的決策圖G＝{g1,g2,...gN}如公式1所示： 其中j為離散微分的步長，G近似視為R的變化率； 3篩選決策序列圖變化率的峰值點：對G求出符合條件的局部峰值點的位置p，假設符合條件的峰值點有M個，得Gpeaks＝{p1,p2...pM}作為區域劃分點集，h為所需峰值高度，取值為幅度峰值的13，篩選高度不足的峰值點，dis為樣品中所需的最小水平距離，這里取值與點云數據的大小有關，取值為N20，每個點的dis范圍內取最高值峰值，直至所有峰值點滿足條件，如公式2所示： pj＝gigi＞h,gi＝maxgi-dis...gi...gi+dis2， 其中gi-dis＝g1i＜1+dis，gi+dis＝gNi＞N-dis 4決策序列圖重組排序：根據峰值點集Gpeaks的M個點把R劃分M+1個區域，假設峰值點pj對應的可達距離點為計算每個區域的平均值mean，然后以平均值對區域進行從小到大的排序sort，重組為新的點集Rsort，如公式3所示： 5閾值函數劃分聚類：將步驟4獲得的Rsort的決策圖與步驟1處理的R決策圖相比，有著前面密度高，后面密度低的分布特征，相比傳統的optics聚類對R選定固定閾值ε進行提取聚類，采用前面取值低后面取值高的閾值函數εi對Rsort進行處理，如公式4所示：實現自適應密度聚類，此處閾值是可達距離閾值，和密度閾值的關系為

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