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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种爆堆地面点云去除方法及装置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：CN121767574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610262668.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种爆堆地面点云去除方法及装置是由毛巨峰;安龙;金荣城;张家华;徐世达;王军设计研发完成，并于2026-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种爆堆地面点云去除方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种爆堆地面点云去除方法及装置，涉及地下金属矿山爆破开采工程技术领域。该方法包括：获取爆堆的原始三维点云数据并下采样，获得爆堆三维点云；根据爆堆三维点云的特征分布确定分割阈值，并采用区域生长算法进行分割，得到若干个分割结果点云；计算每个分割结果点云的几何特征向量并进行筛选；基于筛选后的分割结果点云特征数据集，通过无监督聚类分析，提取地面类特征子集，并构建地面点云联合判定规则，将每个分割结果点云判定为地面点云或非地面点云；去除所有识别出的地面点云，并对所有非地面点云进行去噪处理，得到爆堆主体点云。本发明旨在提升爆堆三维点云数据的质量和可用性，确保爆堆块度高效精准识别与统计。

本发明授权一种爆堆地面点云去除方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种爆堆地面点云去除方法，其特征在于，该方法包括如下过程： 获取爆堆的原始三维点云数据，并基于体素下采样算法，对爆堆原始三维点云数据进行下采样，获得爆堆三维点云； 根据爆堆三维点云的特征分布确定分割阈值，并利用区域生长算法分割爆堆三维点云，得到若干个分割结果点云； 分别计算每个分割结果点云的几何特征向量，并基于所有计算出的几何特征向量，根据预设的筛选条件对所有分割结果点云进行筛选，生成筛选后的分割结果点云特征数据集； 其中所述几何特征向量，包括：分布集中度、有向高差和平均粗糙度； 基于筛选后的分割结果点云特征数据集，通过无监督聚类分析，提取地面类特征子集； 所述地面类特征子集，包括：地面类分布集中度子集、地面类有向高差子集和地面类平均粗糙度子集； 基于地面类特征子集，构建地面点云联合判定规则，并利用所述地面点云联合判定规则将每个分割结果点云判定为地面点云或非地面点云；具体内容为： 计算地面类分布集中度子集的均值和标准差，并利用均值和标准差计算分布集中度阈值； 计算地面类有向高差子集的均值和标准差，并利用均值和标准差计算有向高差阈值； 计算地面类平均粗糙度子集的均值和标准差，并利用均值和标准差计算平均粗糙度阈值； 根据分布集中度阈值、有向高差阈值和平均粗糙度阈值，构建地面点云联合判定规则为：将同时满足分布集中度大于分布集中度阈值、有向高差小于有向高差阈值、以及平均粗糙度小于平均粗糙度阈值的分割结果点云，识别为地面点云；反之，则识别为非地面点云； 利用地面点云联合判定规则，识别每个分割结果点云为地面点云或非地面点云； 去除所有识别出的地面点云，并采用去噪算法去除所有非地面点云中的地面散点，得到爆堆主体点云。

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