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公开(公告)号：CN116309566A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310554649.7
申请日：2023-05-17
Applicant: 深圳大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06V10/762 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于点云的粘连人造杆状物单体化提取方法及相关设备，所述方法包括：采用滤波去除原始点云噪声点以及采用布料滤波去除地面点云以降低粘连人造杆状物单体化提取的复杂度；对预处理之后的点云进行直通滤波，利用欧式聚类、基于区域生长的点云分割、圆柱拟合以从切片点云中提取候选杆部点云，再通过空间方位覆盖计算去除树干点云，完成人造杆状物的识别和定位；对预处理后的点云进行圆柱滤波和超体素分割处理，对超体素点云进行聚类处理，采用非离散度滤波去除植被点云，完成人造杆状物的单体化提取，实现了在复杂道路环境下单个人造杆状物的高精度识别和提取，有助于道路交通的数字化和自动化管理。
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公开(公告)号：CN115205690B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211115280.1
申请日：2022-09-14
Applicant: 深圳大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于MLS点云数据的行道树单体化提取方法及装置，方法包括，采用滤波方法对原始MLS点云进行预处理，得到预处理后的MLS点云；对预处理后的MLS点云进行滤波处理，得到包含行道树树干的切片点云，对切片点云进行识别提取，得到树干点云；对预处理后的MLS点云依次进行欧式聚类和体素化处理，得到体素化后的MLS点云，体素化后的MLS点云采用体素区域生长算法进行体素区域生长，得到初步的树冠点云；基于高程变化的聚类方法对初步的树冠点云中树冠边缘进行优化，得到精确的树冠点云，将精确的树冠点云与对应的树干点云合并，得到完整的单颗行道树点云；本发明提高了行道树的识别精度以及提高了行道树个体提取结果。
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公开(公告)号：CN114926699B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210850940.4
申请日：2022-07-20
Applicant: 深圳大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种室内三维点云语义分类方法、装置、介质及终端，方法包括，通过指定的训练数据集对神经网络进行训练，得到预测模型，基于所述预测模型对原始点云进行语义分类，得到含有语义信息的深度学习分类点云；对所述原始点云进行几何与颜色特征点云分割，得到分割结果点云；基于统计信息对所述深度学习分类点云和所述分割结果点云进行关联，得到语义标签集合，采用概率模型对所述语义标签集合进行交叉融合，得到含有语义信息的精细化语义分类点云；本发明采用上述方法后能够获得带语义信息且高精度的语义分类点云，可直接应用于深层次的室内空间应用中。
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公开(公告)号：CN114722226A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210645024.7
申请日：2022-06-09
Applicant: 深圳大学
IPC: G06F16/54 , G06F16/538 , G06F16/56
Abstract: 本发明公开一种可匹配影像自适应检索方法、装置及存储介质，方法包括：获取待参与三维重建的无序影像集，并根据预先训练的视觉词典提取每张影像的相似度向量；根据所述相似度向量的相似度值大小进行排序，得到排序后的相似度向量；将所述排序后的相似度向量的相似度值代入到高次多项式函数中计算，解析出函数系数，得到拟合影像相似度分布曲线的高次多项式函数；计算所述高次多项式函数的拐点值，并根据所述拐点值计算出影像的自适应阈值；根据计算得到影像的自适应阈值进行影像检索，并根据检索结果输出相似影像结果及对应的影像。本发明能从无序影像中检索出具有同名像点的影像对，减少无关影像对之间的不必要匹配，提升三维重建的整体效率。
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公开(公告)号：CN114596313A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210495710.0
申请日：2022-05-09
Applicant: 深圳大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T7/33 , G06T5/00 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于室内点云的建筑物构件损伤检测方法及相关设备，所述方法包括：对原始建筑物室内点云和损伤后建筑物室内点云进行预处理；预处理后，根据不同房间构件的几何形状特征和相互之间的空间位置关系，对原始建筑物室内点云进行构件提取和房间划分；根据原始建筑物和损伤建筑物中具有相同楼层编号、房间编号以及构件编号的点簇进行损伤检测；根据损伤检测得到的损伤等级进行损伤模式的识别并计算损伤数值。本发明基于室内点云对建筑物进行构件级别的损伤检测，有效识别受到损伤后的建筑物中每一个构件的损伤情况，提升了损伤识别的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112444188B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110135567.X
申请日：2021-02-01
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种多视角InSAR海堤高精度三维形变测量方法，通过对雷达卫星影像中的海堤结构进行成像模拟，分析海堤结构在不同视角雷达卫星影像中的可见性，有效提高了雷达卫星影像采集的效率，并采用多视角雷达卫星影像进行时空相似度匹配和相互补充的策略，提高了海堤结构形变测量的时空精细度，并获得了更加丰富的海堤高精度三维形变信息，从而解决了传统的基于雷达干涉测量技术的形变监测方法仅能获取海堤的一维形变信息的问题。
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公开(公告)号：CN119027683A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411488648.8
申请日：2024-10-24
Applicant: 深圳大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/26
Abstract: 本申请公开了一种基于空中点云先验引导的场景补全方法及系统，该方法包括：获取先验点云数据，对所述先验点云数据进行处理，得到可通行节点图和待补测区域边界；根据所述可通行节点图和所述待补测区域边界，得到全局规划路径；根据所述全局规划路径进行点云补采得到补采数据，将所述补采数据和所述先验点云数据进行融合，得到目标点云数据。本申请在保证采集完整性的前提下提高了数据采集效率。
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公开(公告)号：CN116310849B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310572775.5
申请日：2023-05-22
Applicant: 深圳大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/36
Abstract: 本发明公开了基于三维形态特征的树木点云单体化提取方法，方法包括：获取原始点云数据，通过统计滤波算法对原始点云数据进行去噪处理，并通过点云语义分类网络进行语义分类；对语义分类得到的植被点云进行空间切片处理，获取包含树干的切片点云，并根据主成分分析后的超体素聚类识别出切片点云中的树干结构，得到树干点云；根据树干点云，采用自适应半径圆柱滤波算法粗提取得到树冠，并通过山谷结构特征精提取得到树冠，以获得单体化的树木点云。本发明以大范围区域森林点云数据作为数据来源，实现在复杂森林结构下单颗树木点云的高精度提取。
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公开(公告)号：CN115578539B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202211564628.5
申请日：2022-12-07
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种室内空间高精度视觉位置定位方法、终端及存储介质，方法包括：对目标场景进行图像数据采集；其中，采集的图像数据格式为所述目标场景中包含部分重复性的照片序列；根据SFM算法对采集的图像数据进行3D重建，得到重建后的稀疏点云；根据所述重建后的稀疏点云和定位算法对待测图像进行定位，并输出定位结果；本发明可用于大范围室内场景的快速精确定位，为用户提供全局的位置信息，并为AR和VR等应用提供基础位置信息，实现了室内空间高精度视觉位置定位功能。
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公开(公告)号：CN115311434B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211232066.4
申请日：2022-10-10
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种倾斜摄影和激光数据融合的树木三维重建方法及装置，其中包括获取单株树木的树干模型，通过倾斜摄影技术对树干模型进行精细化三维重建，得到倾斜树干模型；获取单株树木的激光点云数据，基于图论方法建模，并且以广义圆柱体模型拟合树枝的方式重建单株树木三角网格模型；将倾斜树干模型与单株树木三角网格模型拼接融合形成树木三维模型；获取单株树木的真实纹理素材，将真实纹理素材贴附到树木三维模型上，得到高逼真树木三维模型。将倾斜摄影技术的三维建模与激光点云数据的树木建模相融合，既提高树木模型的几何精度维持树木模型的真实感，又能高效实现大场景的树木重建。解决了传统树木模型真实感不高，重建数据量大的问题。
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