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公开(公告)号：CN111583268B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202010422783.8
申请日：2020-05-19
Applicant: 北京数字绿土科技有限公司
Inventor： 高上 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本申请涉及一种点云虚拟选择与裁切方法、装置及设备。该方法包括：根据目标对象在点云数据中对目标点云的选择操作构建虚拟选择框，其中，虚拟选择框覆盖的区域内包含点云数据中的若干个被目标对象选中的目标点云；若确定目标对象选择完成，根据目标对象多次选择构建的多个虚拟选择框生成选择区域文件；根据选择区域文件，从点云数据中提取多个虚拟选择框覆盖的区域内包含的目标点云。本申请解决了数据量庞大的情况下对点云的选择和裁切操作占用内存较大，数据冗余，处理效率较低的问题，规避了对点结构的字段扩展和冗余数据的生成，提高了点云选择和裁切操作的效率，灵活地扩展了点云选择和裁切的交互方式。
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公开(公告)号：CN111553973B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010422636.0
申请日：2020-05-19
Applicant: 北京数字绿土科技有限公司
Inventor： 高上 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本发明提出了一种插件式的点云颜色渲染方法、设备及计算机存储介质，应用于点云渲染平台；该方法包括：加载用于点云颜色渲染的插件，基于所加载插件设置当值插件；基于预先获取的用户参数信息对所述当值插件进行参数修改；基于修改后的参数更新所述当值插件的颜色指示条；基于预设的调度信息对瓦片进行调度，并确定待渲染瓦片；基于更新后的所述当值插件对所述待渲染瓦片的颜色进行更新。本方案采用插件式的方法来降低对已有点云处理与渲染系统发展过程中的改造成本，可以最大程度地复用现有系统和流程；避免对已有系统的修改，降低了扩展的风险、相较于目前的方法，本方案有更好的扩充性，更好的定制性以及维护性更佳。
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公开(公告)号：CN111552765B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010422764.5
申请日：2020-05-19
Applicant: 北京数字绿土科技有限公司
Inventor： 高上 , 郭彦明 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本申请涉及海量点云空间索引构建方法、装置、构建设备。本申请通过目标对象输入的配置内容在存储区中设置若干个层级，采用对存储区预分层和各层分块对点云数据的采样点的空间索引信息进行构建，当某一层级（不是最稀疏的层级）出现饱和时，代表该层级当前存储的采样点可以构建索引，此时无需预知点云的整体信息，即可通过直接确定采样点在所述存储区内的位置得到各采样点的空间索引信息，提升了构建空间索引信息的效率。
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公开(公告)号：CN111696122A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010536034.8
申请日：2020-06-12
Applicant: 北京数字绿土科技有限公司
Inventor： 高上
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种农作物表型参数提取方法及装置，该方法包括：获取农作物的群体点云数据；根据所述群体点云数据识别出所有农作物的根部位置；根据所述根部位置在所述群体点云数据中提取出单株农作物对应的单株点云数据；基于所述单株点云数据进行茎叶分割，将每片叶子和茎秆分割成单独点云数据；分别将分割的单独点云数据进行拟合，得到农作物表型参数，其中，所述农作物表型参数包括茎秆高度、茎秆直径、叶片长度、叶片宽度、叶倾角及叶面积。本发明的技术方案自动化程度高，可适应叶片形状不规则的情况下的农作物表型参数提取、提取精度高。
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公开(公告)号：CN111338742B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010422435.0
申请日：2020-05-19
Applicant: 北京数字绿土科技有限公司 , 深圳绿土智能科技有限公司
Inventor： 高上 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本申请提供一种点云数据的批处理方法及处理装置；方法，包括：接收用户输入的待处理点云数据，加载并显示所述待处理点云数据；若所述点云数据中不包含所述点云数据的描述文件，则响应于所述用户的选择操作，生成所述待处理点云数据的处理操作步骤、执行所述处理操作步骤的顺序和各所述处理操作步骤的功能参数以及输出中间结果文件的路径；按照生成的所述待处理点云数据的处理操作步骤、执行所述处理操作步骤的顺序和各所述处理操作步骤的功能参数以及输出中间结果文件的路径，执行所述待处理点云数据的处理流程；按照所述路径输出执行所述待处理点云数据的处理流程的中间结果及最终处理结果;如此，可以实现简单高效地对点云数据进行批处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111552555A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010422785.7
申请日：2020-05-19
Applicant: 北京数字绿土科技有限公司
Inventor： 高上 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本发明提出一种点云的可视化方法和设备，方法包括：基于点云数据的空间特性构建点云数据的八叉树结构；在可视化化系统中开启线程池，以使得线程池基于处理装置的机器性能确定开启的线程；基于瓦片调度子线程的数量、加载到场景中点云文件的数量和大小分配多个瓦片调度子线程加载点云文件；通过总调度线程基于用户设置的调度优先级确定调度策略，基于调度策略确定当前最大加载层级，并使瓦片调度子线程基于调度策略及当前最大加载层级对所加载的点云文件进行渲染。采用构建点云数据的八叉树结构，解决了海量数据处理难以及海量数据无法全部显示到内存中的问题，还通过多线程调度，实现了对多个点云文件进行调度渲染，实现了快速可视化。
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公开(公告)号：CN111583268A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010422783.8
申请日：2020-05-19
Applicant: 北京数字绿土科技有限公司
Inventor： 高上 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本申请涉及一种点云虚拟选择与裁切方法、装置及设备。该方法包括：根据目标对象在点云数据中对目标点云的选择操作构建虚拟选择框，其中，虚拟选择框覆盖的区域内包含点云数据中的若干个被目标对象选中的目标点云；若确定目标对象选择完成，根据目标对象多次选择构建的多个虚拟选择框生成选择区域文件；根据选择区域文件，从点云数据中提取多个虚拟选择框覆盖的区域内包含的目标点云。本申请解决了数据量庞大的情况下对点云的选择和裁切操作占用内存较大，数据冗余，处理效率较低的问题，规避了对点结构的字段扩展和冗余数据的生成，提高了点云选择和裁切操作的效率，灵活地扩展了点云选择和裁切的交互方式。
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公开(公告)号：CN111553973A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010422636.0
申请日：2020-05-19
Applicant: 北京数字绿土科技有限公司
Inventor： 高上 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本发明提出了一种插件式的点云颜色渲染方法、设备及计算机存储介质，应用于点云渲染平台；该方法包括：加载用于点云颜色渲染的插件，基于所加载插件设置当值插件；基于预先获取的用户参数信息对所述当值插件进行参数修改；基于修改后的参数更新所述当值插件的颜色指示条；基于预设的调度信息对瓦片进行调度，并确定待渲染瓦片；基于更新后的所述当值插件对所述待渲染瓦片的颜色进行更新。本方案采用插件式的方法来降低对已有点云处理与渲染系统发展过程中的改造成本，可以最大程度地复用现有系统和流程；避免对已有系统的修改，降低了扩展的风险、相较于目前的方法，本方案有更好的扩充性，更好的定制性以及维护性更佳。
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公开(公告)号：CN111338742A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010422435.0
申请日：2020-05-19
Applicant: 北京数字绿土科技有限公司 , 深圳绿土智能科技有限公司
Inventor： 高上 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本申请提供一种点云数据的批处理方法及处理装置；方法，包括：接收用户输入的待处理点云数据，加载并显示所述待处理点云数据；若所述点云数据中不包含所述点云数据的描述文件，则响应于所述用户的选择操作，生成所述待处理点云数据的处理操作步骤、执行所述处理操作步骤的顺序和各所述处理操作步骤的功能参数以及输出中间结果文件的路径；按照生成的所述待处理点云数据的处理操作步骤、执行所述处理操作步骤的顺序和各所述处理操作步骤的功能参数以及输出中间结果文件的路径，执行所述待处理点云数据的处理流程；按照所述路径输出执行所述待处理点云数据的处理流程的中间结果及最终处理结果;如此，可以实现简单高效地对点云数据进行批处理。
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公开(公告)号：CN111552765A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010422764.5
申请日：2020-05-19
Applicant: 北京数字绿土科技有限公司
Inventor： 高上 , 郭彦明 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本申请涉及海量点云空间索引构建方法、装置、构建设备。本申请通过目标对象输入的配置内容在存储区中设置若干个层级，采用对存储区预分层和各层分块对点云数据的采样点的空间索引信息进行构建，当某一层级（不是最稀疏的层级）出现饱和时，代表该层级当前存储的采样点可以构建索引，此时无需预知点云的整体信息，即可通过直接确定采样点在所述存储区内的位置得到各采样点的空间索引信息，提升了构建空间索引信息的效率。
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