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公开(公告)号：CN108168504B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201711433865.7
申请日：2017-12-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于拟合球心法的天线旋转中心标校方法，该方法首先设置控制点，构建工程控制网，获得大地坐标和大地方位角；然后在天线上布设标志点，控制天线的姿态按照设定角度变化，获得天线在不同姿态下的标识点的坐标；最后根据天线不同姿态下标识点的坐标，采用拟合球心法得到天线的旋转中心。本发明的天线旋转中心标校方法的测量精度较高，能够达到亚毫米级。在此基础上可精确标定上行阵天线相位中心之间的相对位置关系，从而完成载波相位标校，实现信号载波对齐。
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公开(公告)号：CN110779503A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911097078.9
申请日：2019-11-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 中国人民解放军61365部队
Abstract: 本发明涉及一种三维精密控制网测量方法，属于精密工程测量技术领域，该方法将导线中连续相邻的三个导线点作为一组测量对象，利用三台全站仪对导线中的每组测量对象进行测量，并利用下一组测量对象的相应测量数据，与上一组相同测量对象的测量数据进行比对，若比对结果不满足在设定范围内，则立即从第一组测量对象开始重新测量，若比对结果满足，则进行下一组测量对象的测量，直到所有测量点均测量完毕。本发明的测量方法在测量过程中就能实时比对测量数据是否准确，在发现某一组测量对象的测量数据误差较大时，直接从第一组测量对象开始重新测量，人工劳动强度相对小，测量效率高，方法简单高效，且能保证测量结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN109636914A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811545223.0
申请日：2018-12-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T17/20
CPC classification number: G06T17/20
Abstract: 本发明提供一种基于自适应滚球算法的曲面重建方法和系统，曲面重建方法包括如下步骤：获取待处理的点云数据的种子三角形；采用滚球算法对待处理的点云数据进行曲面重建；在采用滚球算法对待处理的点云数据进行曲面重建时，根据可拓展边的长度、可拓展边参与构网的网格中各边长度与可拓展边长度的比值的平均值和标准差计算滚球半径。本发明所提供的技术方案，在用滚球算法对待处理的点云数据进行曲面重建时，根据可拓展边参与构网的网格中各边长度与可拓展边之间的关系得到滚球半径，从而提高滚球算法的适用性，解决现有技术中滚球算法进行曲面重建时适用性差的问题。
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公开(公告)号：CN108168504A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711433865.7
申请日：2017-12-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于拟合球心法的天线旋转中心标校方法，该方法首先设置控制点，构建工程控制网，获得大地坐标和大地方位角；然后在天线上布设标志点，控制天线的姿态按照设定角度变化，获得天线在不同姿态下的标识点的坐标；最后根据天线不同姿态下标识点的坐标，采用拟合球心法得到天线的旋转中心。本发明的天线旋转中心标校方法的测量精度较高，能够达到亚毫米级。在此基础上可精确标定上行阵天线相位中心之间的相对位置关系，从而完成载波相位标校，实现信号载波对齐。
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公开(公告)号：CN117710975A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311741269.0
申请日：2023-12-18
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475
Abstract: 本发明涉及场景自动识别技术领域，特别涉及一种基于深度学习的室内建筑结构点云语义分割方法及系统，通过收集点云样本数据集并进行数据预处理，其中，数据预处理包括语义标签标注和基于法向量估计的数据增强处理；基于点云Transformer构建语义分割模型，并利用数据预处理后的点云样本数据集对语义分割模型进行训练，以获取目标模型；对目标室内场景中的建筑点云数据进行采集，将采集的建筑点云数据作为目标模型输入，利用目标模型对建筑点云数据进行语义分割，以分类识别目标室内场景中建筑结构。本发明以PCT(Point Cloud Transformer)网络构建语义分割模型，针对室内建筑结构特点利用法向量估计对点云数据进行数据增强处理，提升室内场景建筑结构点云语义分割精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114495622B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210100211.7
申请日：2022-01-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G09B9/00
Abstract: 本发明涉及距离、角度测量技术领域，具体涉及一种全站仪仿真教学装置，包括全站仪机体和安装在全站仪机体上的精瞄视景模块，全站仪机体的顶部设有提手，提手上安装有用于固定粗瞄视景屏的固定支架，粗瞄视景屏用于显示PC训练终端传输的模拟人眼看到的粗瞄画面，固定支架上设有旋转结构，旋转结构用于使粗瞄视景屏相对于提手旋转，以使粗瞄视景屏的显示画面朝前或者朝后，配合全站仪机体和精瞄视景模块的盘左、盘右操作。本发明不仅可以进行精瞄训练，而且还可以模拟粗瞄训练，教学功能更加强大，弥补了教学装置由于设置在室内而无法使学生进行粗瞄观察的缺陷，更加贴近真实的全站仪教学过程，能够提高学生对于全站仪的全面掌握训练程度。
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公开(公告)号：CN114446118B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210102636.1
申请日：2022-01-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提出一种半实物全站仪教学系统，属于测量虚拟仿真教学领域。本发明在保留全站仪原有主体的情况下，安装有焦距调节模块、视景显示模块、屏幕仿真模块和PC训练终端。通过焦距调节模块模拟全站仪的精瞄过程，通过视景显示模块模拟全站仪粗瞄和精瞄过程，通过屏幕仿真模块模拟全站仪屏幕操作和显示功能，通过PC训练终端对模拟粗瞄过程、精瞄过程及仿真屏幕信息显示进行操控。该系统可以实现在室内操作，不受外界环境限制，实现教学资源与虚拟现实场景的有机融合，可仿真多个典型场景，根据训练科目的需求，实现针对性教学。
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公开(公告)号：CN115099304A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210564805.3
申请日：2022-05-23
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/30 , G06V10/762 , G06V10/77
Abstract: 本发明属于点云数据处理技术领域，具体涉及一种建筑物立面点云提取方法。首先，基于虚拟格网利用高程分布特性自适应分离地面点，并依据格网高差滤除低矮地物点云。然后，在求解最优邻域的基础上，根据各点的局部点云密度进行DBSCAN聚类。最后，结合聚类块中线、面状点比例和尺寸等语义规则对建筑物立面点云进行精提取。采用两种不同场景的数据集进行试验，结果表明，所提方法能得到较好的建筑物立面提取结果，提取精度高于MRG、RealWorks和EPSB三种对比方法，F1得分均优于97.69％，可为建筑物重建、城市精细化管理等应用提供可靠的建筑物立面信息。
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公开(公告)号：CN110779503B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201911097078.9
申请日：2019-11-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 中国人民解放军61365部队
Abstract: 本发明涉及一种三维精密控制网测量方法，属于精密工程测量技术领域，该方法将导线中连续相邻的三个导线点作为一组测量对象，利用三台全站仪对导线中的每组测量对象进行测量，并利用下一组测量对象的相应测量数据，与上一组相同测量对象的测量数据进行比对，若比对结果不满足在设定范围内，则立即从第一组测量对象开始重新测量，若比对结果满足，则进行下一组测量对象的测量，直到所有测量点均测量完毕。本发明的测量方法在测量过程中就能实时比对测量数据是否准确，在发现某一组测量对象的测量数据误差较大时，直接从第一组测量对象开始重新测量，人工劳动强度相对小，测量效率高，方法简单高效，且能保证测量结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN110136178B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810128704.5
申请日：2018-02-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明涉及一种基于端点拟合的三维激光点云配准方法及装置，该方法首先采集三维点云数据，计算三维点云数据的初始特征点并法向一致化，得到初始特征点的法向；然后根据初始特征点的法向，对初始特征点进行聚类，将属于同一特征的初始特征点聚类成数据集；将每个数据集拟合生成不同的特征线；接着将不同的特征线采用端点拟合的方法进行拟合，得到虚拟特征点，用于点云配准。相较于传统的基于几何特征的特征点提取方法，本发明抛弃了原始方法提取被测物实际特征点的思想束缚，而是通过聚类方法得到虚拟特征点来进行配准工作。该方法具有更高的精度，能加快初始配准计算速率，并能在初始配准阶段获得更加精确可靠的变换参数。
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