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公开(公告)号：CN115937558A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210564353.9
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: G06V10/762 , G06V10/764 , G06T7/187
Abstract: 本发明属于点云特征提取技术领域，具体涉及一种建筑物立面点云特征线提取方法。该方法首先获取建筑物的点云数据，从中提取包括边界点和折叠点在内的特征点，然后利用提取的特征点进行直线拟合以得到特征线，最后依据得到的特征线确定建筑物特征线。在提取折叠点时，利用本发明定义的相对角来提取折叠点，在计算相对角时，无需同时对目标点和近邻点的法向量进行计算，仅需计算目标点的法向量，降低了法向量实际计算偏差对提取结果造成的影响，能对折叠点进行更为有效的提取，特征点提取的精度、可靠性和准确性更高，提高了建筑物特征线提取精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419294A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210102637.6
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: G06T19/00
Abstract: 本发明属于点云数据处理技术领域，具体涉及一种曲面变分阈值的自适应确定方法。该方法首先计算原始采样点云数据中各点云的曲面变分值，并进行排序；然后对排序后的各点云的曲面变分值进行曲线拟合；接着计算拟合曲线上各点云所对应的曲率半径/斜率，选取曲率半径在曲率半径最小值附近设定范围内/斜率的绝对值为1±x的点云所对应的曲面变分值作为曲面变分阈值。该方法自适应确定的曲面变分阈值准确合理，能够区分出原始采样点云数据的高低曲率区域，避免了人工法选取曲面变分阈值造成的随机性、缺乏依据和耗时长的缺陷，保证了最终提取的特征点中既没有过多的冗余平缓点、且有足够多的反映物体细节的特征点。
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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：CN116381721A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310217950.9
申请日：2023-03-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种Lidar里程计的测量方法，属于遥感数据处理技术领域。本发明在HRegNet网络基础之上，增加了初始配准误差检测和累积误差检测，初始配准误差检测是在每帧配准中，基于载体速度和Lidar扫描频率判断连续两帧点云配准(成对配准)是否成功，并应用预先设定的转换矩阵替换未通过检测的配准，目的是减弱因某一帧包含较大的误差而对后续帧的累积影响；累积误差检测是在连续配准过程中，根据末端点云帧到第一帧点云间的转换，严格检测出中间配准过程中的粗差以及控制误差的累积。并在Kitti odometry数据集上对本发明进行测试，试验结果表明：本发明与对比算法相比，能够更加准确、快速、鲁棒地实现Lidar里程计测量。
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公开(公告)号：CN109636914B
公开(公告)日：2022-10-18
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
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：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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