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公开(公告)号：CN113393514A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110654715.9
申请日：2021-06-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中科视捷(南京)科技有限公司
Abstract: 本发明属于计算机视觉与数字图像处理领域，具体涉及了一种三维无序点云数据处理方法、系统及装置。本发明的方法包括对三维无序点云数据集进行预处理得到预处理三维无序点云数据集；将预处理三维无序点云数据集中的每个点云转换成球体点云；建立每个球体点云的空间坐标数据和深度值数据；根据中心投影规则将每个球体点云投影在多个角度的投影平面上；根据每个球体点云的空间坐标数据以及预设坐标转换规则计算每个球体点云在每个投影平面中的图像坐标数据。利用该图像坐标数据就可以代替三维无序点云数据进行三维重建。本发明能够防止点云信息丢失，且能够保留深度信息。
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公开(公告)号：CN112927340B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110368059.6
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中科视捷(南京)科技有限公司
IPC: G06T15/00 , G06T7/80 , G06F16/245
Abstract: 本发明属于三维重建领域，具体涉及了一种不依赖于机械摆放的三维重建加速方法、系统及设备，所述方法包括：获取相机任意角度拍摄的被测物体表面的投影图案；确定所述投影图案中每个像素点对应的物点分别在相机图像坐标系中的第一坐标数据和投影仪图像坐标系中的第二坐标数据；根据第二坐标数据、位姿矩阵参数和预设记录表单参数计算每个像素点对应的物点在相机坐标系中的深度值；根据所述深度值、第一坐标数据计算得到每个像素点对应的物点在相机坐标系中的三维坐标数据，称作空间点坐标数据；利用各个空间点坐标数据形成的三维点云数据进行三维重建。本发明在实现加速三维重建的过程中保证了重建精度。
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公开(公告)号：CN113393514B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110654715.9
申请日：2021-06-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中科视捷(南京)科技有限公司
Abstract: 本发明属于计算机视觉与数字图像处理领域，具体涉及了一种三维无序点云数据处理方法、系统及装置。本发明的方法包括对三维无序点云数据集进行预处理得到预处理三维无序点云数据集；将预处理三维无序点云数据集中的每个点云转换成球体点云；建立每个球体点云的空间坐标数据和深度值数据；根据中心投影规则将每个球体点云投影在多个角度的投影平面上；根据每个球体点云的空间坐标数据以及预设坐标转换规则计算每个球体点云在每个投影平面中的像素坐标数据。利用该像素坐标数据就可以代替三维无序点云数据进行三维重建。本发明能够防止点云信息丢失，且能够保留深度信息。
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公开(公告)号：CN112927340A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110368059.6
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中科视捷(南京)科技有限公司
IPC: G06T15/00 , G06T7/80 , G06F16/245
Abstract: 本发明属于三维重建领域，具体涉及了一种不依赖于机械摆放的三维重建加速方法、系统及设备，所述方法包括：获取相机任意角度拍摄的被测物体表面的投影图案；确定所述投影图案中每个像素点对应的物点分别在相机图像坐标系中的第一坐标数据和投影仪图像坐标系中的第二坐标数据；根据第二坐标数据、位姿矩阵参数和预设记录表单参数计算每个像素点对应的物点在相机坐标系中的深度值；根据所述深度值、第一坐标数据计算得到每个像素点对应的物点在相机坐标系中的三维坐标数据，称作空间点坐标数据；利用各个空间点坐标数据形成的三维点云数据进行三维重建。本发明在实现加速三维重建的过程中保证了重建精度。
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公开(公告)号：CN110866934B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201910973192.7
申请日：2019-10-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于规范性编码的复杂点云分割方法及系统，所述方法包括：接收输入模板点云并进行标准化处理，获得预定格式的结构数据，结构数据包括模板点云整体结构数据及其各组成模块结构数据；根据目标点云模板，构建滑窗并在待分割点云中初步检测是否存在目标物体；判断滑窗内的点云数据是否与目标模板相符，判断是否为目标点云；对已检测到的目标点云，对目标点云进行标记后通过减小滑窗的移动距离进行优化匹配，获得最终的目标位置；根据模板点云各组成模块结构数据，调整滑窗大小，在目标点云中搜索模板点云各组成模块并标注。该方法可以高效地分割出点云，分割准确度高，且方法简单易实施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110992259A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910973196.5
申请日：2019-10-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于2D-3D弱特征3D邻域概率匹配的RGB-D点云拼接方法及系统，所述方法主要包括如下步骤：计算点云对应的RGB图像的弱特征点，计算弱特征点的2D-3D描述子，基于2D-3D描述子进行特征匹配，得到初始匹配点对；根据3D邻域概率法筛选匹配点对；以及点云拼接等步骤。该方案具有匹配精度高，速度快，方法简单易实施等优点。
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公开(公告)号：CN110866934A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201910973192.7
申请日：2019-10-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于规范性编码的复杂点云分割方法及系统，所述方法包括：接收输入模板点云并进行标准化处理，获得预定格式的结构数据，结构数据包括模板点云整体结构数据及其各组成模块结构数据；根据目标点云模板，构建滑窗并在待分割点云中初步检测是否存在目标物体；判断滑窗内的点云数据是否与目标模板相符，判断是否为目标点云；对已检测到的目标点云，对目标点云进行标记后通过减小滑窗的移动距离进行优化匹配，获得最终的目标位置；根据模板点云各组成模块结构数据，调整滑窗大小，在目标点云中搜索模板点云各组成模块并标注。该方法可以高效地分割出点云，分割准确度高，且方法简单易实施。
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公开(公告)号：CN110992274B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201911098448.0
申请日：2019-11-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种复杂曲面点云强噪音去除方法及系统，所述去除方法包括：获取待处理点云Ω，所述待处理点云Ω由N+1个原始空间点组成；对各所述原始空间点进行平移变换，得到平移点云Ω’；对所述平移点云Ω’进行旋转变换，得到旋转点云Φ；对所述旋转点云Φ进行坐标变更变换，得到系数点云Я；对所述系数点云Я进行旋转平移变换，得到去噪结果点云F。本发明通过对处理点云依次进行平移变换、旋转变换、坐标变更变换及旋转平移变换，即可得到去噪结果点云，整个过程可不依赖人工设定参数，排除人为的干扰，提高去噪精度，从而实现在较大的范围内有效去除复杂连续曲面点云中强噪音。
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公开(公告)号：CN110992258A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910973184.2
申请日：2019-10-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于弱色差信息的高精度RGB-D点云拼接方法和系统，所述方法包括：采用粗匹配方法计算两个待拼接点云的位姿关系矩阵；基于弱色差信息进行点云匹配，计算点云的新的位姿关系矩阵；基于所述新的位姿关系矩阵进行点云拼接。该方法可以实现在粗配准误差小于5度的情况下的点云精配准，具有匹配精度高，速度快，方法简单易实施等优点。
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公开(公告)号：CN110910463A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910973193.1
申请日：2019-10-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种全视角点云数据定长有序化编码方法、设备及存储介质，所述方法包括如下步骤：获取点云并归一化处理；构建包含多个坐标系的规范坐标系集；基于所述规范坐标系集，对所述点云进行重编码，计算并记录获得的交点数据，得到定长有序的三维结构数据；将所述三维数据转化为定长有序的一维结构数据。该方法可以将具有任意数量点的点云数据编码为定长结构的点云数据，具有速度快，方法简单易实施，编码后数据易于后续处理等优点。
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