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公开(公告)号：CN105844602B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201610201234.1
申请日：2016-04-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 针对现有研究所采用的数据组织形式均不利于发挥机载LIDAR点云真3D特性的局限性，本发明提出一种基于体元的机载LIDAR点云三维滤波方法，属于遥感数据处理领域，方法包括：读取原始LIDAR点云数据；异常数据辨识及剔除；二值体元数据结构模型建立；基于体元的3D滤波。该方法将离散的点云规则化为二值3D体数据，根据体元中是否包含有激光点分别为体元赋值1和0，包含激光点赋值1，无激光点赋值0，1和0分别代表目标和背景，进而选择局部高程最低作为地面种子体元并标记其邻域目标体元为地面体元，本发明有助于3D数据表达及处理。
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公开(公告)号：CN106204579B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201610536944.X
申请日：2016-07-08
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种遥感影像中地物类别数估计方法及系统，该方法包括：利用模糊聚类方法对待分割遥感影像进行分割，得到最佳模糊隶属度及最佳模糊聚类中心；计算初始地物类别的信息熵和信息熵上限，若大于信息熵上限，则执行分裂操作，否则计算最佳模糊聚类中心之间的欧几里得距离；若小于给定阈值，则两个地物类别相似，执行合并操作，否则不相似，得到地物类别数估计结果和最终分割结果。本发明能与传统图像分割方法结合，有效估计遥感影像中地物类别数。基于信息熵衡量地物类别内信息量的特性，定义分裂条件，并利用欧几里得距离描述不同地物类别间差异性，定义合并条件，在分裂操作中能够分裂聚类算法无法有效区分的区域，提高分割精度。
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公开(公告)号：CN106680798A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710058216.7
申请日：2017-01-23
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01S7/497
CPC classification number: G01S7/497
Abstract: 一种机载LIDAR航带重叠区冗余辨识及消除方法，属于遥感数据处理技术领域；该方法包括：判别机载LIDAR点云中各个激光点所属航带，提取重叠区域；重叠区域中提取同名点；根据最小二乘法则计算转换参数，变换重叠区域激光点坐标，实现同名特征重合；计算距离阈值，根据激光点距离进行消冗；利用信息熵计算消冗前、后重叠区域内LIDAR点云数据的信息量，对消冗结果进行定量评价；本发明可有效去除重叠区冗余信息，降低数据处理压力、提高效率，可直接应用于地面、车载LIDAR相邻测站数据间的冗余消除；自适应得到距离阈值，判断激光点是否冗余，制定数据点的选取规则，实现冗余激光点的剔除；提出了评价消冗有效性的信息熵测度。
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公开(公告)号：CN113989685B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202111242112.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于超级体元的机载多光谱LiDAR数据土地覆盖分类的方法，方法首先对多光谱LiDAR数据进行异常数据剔除及多波段LiDAR点云融合，获取融合多光谱LiDAR点云的空间位置及其对应的多波段光谱信息的单一点云数据；然后以信息损失最少为原则，对数据进行体元化，并对体元赋值；其次利用简单线性迭代聚类算法SLIC使其空间邻近和光谱接近的体元合并为超级体元，并对其进行特征提取和标准化处理；最后，采用支持向量机SVM分类器训练数据集构建“一对多”面向超级体元的SVM分类模型，完成对地物的分类。本发明不仅具有原理直观、易于实现的特点，还实现了更优、更高效的分类效果，为城市基础地理空间信息获取、更新等应用奠定良好的基础。
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公开(公告)号：CN116758226A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310463561.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于目标空间分布特征的机载LIDAR电力线提取方法，涉及遥感数据处理技术领域。读取原始机载LIDAR点云数据，从原始机载LIDAR数据中去除近地面数据，得到非近地面数据集；将非近地面数据集规则化为二值3D虚拟体元数据集；基于电力线的空间几何特征，提取线状虚拟体元以及体元内的激光点，完成基于虚拟体元空间几何特征的电力线提取。本发明的方法很好地利用了3D虚拟体元数据中各虚拟体元间隐含的邻域关系及电力线的特性，有助于基于虚拟体元建模理论的机载LIDAR数据处理及应用的发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116381727A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310322627.8
申请日：2023-03-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01S17/89 , G01S7/48 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/422 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种基于机载LiDAR点云的建筑物对象级三维变化检测方法，基于机载LiDAR点云数据构建强度体元模型；将强度体元模型分割并标记为若干个三维连通集合并对地面进行判定；并进一步对探测所得的空洞上方的有值体元进行连通性分析完成建筑物屋顶检测；对建筑物屋顶做缓冲区分析提取建筑物立面点云；通过提取两个时相的建筑物对象信息实现对建筑物对象级变化检测。本发明很好地利用了强度体元模型中各体元的邻域关系及建筑物对象的几何特征进行建筑物对象级变化检测，检测对象单一，语义明确，准确地保留了建筑物的三维有效信息，同时可视化了未发生变化的建筑物信息，有助于基于机载LiDAR点云的建筑物变化检测的发展。
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公开(公告)号：CN115861566A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211443565.8
申请日：2022-11-18
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T17/20 , G06T17/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于强度体素模型的LiDAR点云建筑物完整性增强方法，涉及遥感数据处理技术领域。该方法可实现受遮挡、点云密度不均这些因素导致的建筑物表面的局部细小空洞的填补。算法首先将LiDAR点云数据规则化为强度体素模型；然后分别利用3D连通区域构建理论、屋顶空间约束下的强度分析理论先后检测建筑物屋顶及立面；最后，针对目标遮挡、点云密度不均这些成因表现出来的局部细小空洞的缺欠，利用可旋转面状结构元的三维形态学空洞填补理论补齐空洞。该方法给出了LiDAR点云表面局部细小空洞的有效填补方案，有助于基于强度体素模型理论的LiDAR点云数据处理及应用的发展。
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公开(公告)号：CN109934825B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201910155482.0
申请日：2019-03-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 一种结合层次化高斯混合模型和M‑H的遥感影像分割方法，包括以下步骤，首先读取待分割的高分辨率遥感影像，然后将待分割遥感影像内各像素强度作为样本点，构建待分割遥感影像的似然函数；而后定义似然函数模型参数的先验分布模型，包括混合权重，组份权重，均值和方差，接下来根据贝叶斯定理，结合似然函数和各参数先验分布构建模型参数的后验分布，即分割模型，最终利用结合层次化高斯混合模型和M‑H的遥感影像分割方法实现遥感影像分割；通过以上方法步骤实现影像分割和模型参数求解，提出方法具有建模非对称、重尾和多峰等复杂统计分布的能力，在准确建模高分辨率遥感影像模型的前提下，提出算法可得到高精度的分割结果。
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公开(公告)号：CN112200083A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011078892.9
申请日：2020-10-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多元高斯混合模型的机载多光谱LiDAR数据分割方法，涉及遥感数据处理技术领域。本发明读取原始机载多光谱LiDAR多波段独立点云数据，形成原始机载多光谱LiDAR多波段独立点云数据集；然后将原始机载多光谱LiDAR独立点云数据集进行异常数据去除及数据融合，形成具有多波段光谱信息的单一点云数据集；进而对具有多波段光谱信息的单一点云数据集提取反应地物类型差异的多光谱强度特征和高程特征；最后将机载多光谱LiDAR数据的分类特征输入到多元高斯混合模型中实现地物聚类，得到每一个数据点的响应度值，按最大响应度原则确定各数据点所属的类别标签，最终得到点云分割结果。
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公开(公告)号：CN106979787A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710366049.2
申请日：2017-05-23
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 一种基于立体导航影像的巡视器定位方法，属于深空探测技术领域，包括：获取左导航影像和右导航影像；定义坐标系；提取同名像点及对应的月面点坐标；计算右导航影像摄影中心的坐标；提取导航相机焦距f，计算R俯和R偏；按照最小二乘求解公式计算左导航影像摄影中心坐标；计算巡视器质心坐标完成巡视器定位；本发明仅有两对匹配特征点即可完成定位，匹配特征点极少的情况下也能完成定位，增加了方法的适用情况；只获取左导航相机的位置即可得到右导航相机的位置以及巡视器位置；起算数据不存在IMU和里程计等传感器的数据，因此不存在累积误差，克服了定位误差累积增大的缺点，增加了定位方法的适用性。
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