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龍圖騰網獲悉奧特酷智能科技(南京)有限公司申請的專利基于歐式聚類和深度學習的激光雷達障礙物檢測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：CN115561778B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202211168341.0，技術領域涉及：G01S17/931；該發明授權基于歐式聚類和深度學習的激光雷達障礙物檢測方法是由請求不公布姓名設計研發完成，并于2022-09-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于歐式聚類和深度學習的激光雷達障礙物檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于歐式聚類和深度學習的激光雷達障礙物檢測方法，采用深度學習方法對激光雷達點云數據進行處理，得到深度學習的檢測結果；然后加入歐式聚類，進行深度學習誤檢處理，排除深度學習的錯誤檢測情況，得到排除誤檢的深度學習檢測結果列表；遍歷排除誤檢的深度學習檢測結果列表，進行合并聚類過度分割，得到三組檢測結果：含有聚類點云的深度學習檢測列表；不含聚類點云的深度學習檢測列表；無深度學習語義屬性的聚類簇；將上述不含聚類點云的深度學習檢測列表和無深度學習語義屬性的聚類簇作為輸入，進行拆分聚類不完全分割，得到最終檢測結果。本發明將歐式聚類和深度學習的檢測結果進行融合處理，提高了激光雷達的感知精度。

本發明授權基于歐式聚類和深度學習的激光雷達障礙物檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于歐式聚類和深度學習的激光雷達障礙物檢測方法，其特征在于，包括步驟： （1）采用深度學習方法對激光雷達障礙物檢測獲得的點云數據進行處理，得到深度學習的檢測結果；然后加入歐式聚類，進行深度學習誤檢處理，排除深度學習的錯誤檢測情況，得到排除誤檢的深度學習檢測結果列表； （2）遍歷排除誤檢的深度學習檢測結果列表，進行合并聚類過度分割，得到三組檢測結果：含有聚類點云的深度學習檢測列表；不含聚類點云的深度學習檢測列表；無深度學習語義屬性的聚類簇； （3）將上述不含聚類點云的深度學習檢測列表和無深度學習語義屬性的聚類簇作為輸入，進行拆分聚類不完全分割，得到最終檢測結果； 具體包括： （3.1）將上述不含聚類點云的深度學習檢測列表和無深度學習語義屬性的聚類簇作為輸入，分別遍歷聚類模塊檢測出的障礙物，判斷聚類結果到深度學習檢測結果的距離，若距離小于一定閾值，則認為二者存在相關性； （3.2）進行欠分割聚類判斷，若滿足判斷條件，則認為聚類屬于欠擬合狀態，根據目前情況對當前聚類簇再次拆解成多個小聚類簇； （3.3）不斷調整聚類參數，將聚類參數調小，將當前得聚類簇分割成多個小聚類簇，然后判讀其和深度學習檢測結果的交集比，最大交集比時的聚類簇為當前檢測結果； （3.4）不斷循環上述檢測結果，最終完成對聚類簇的重聚類工作，得到檢測結果：與深度學習無關的聚類簇，不含聚類點云深度學習列表，含聚類點云深度學習列表。

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