公开(公告)号：CN118135212A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410156227.9

申请日：2024-02-04

Applicant: 南京师范大学

Inventor： 何志鹏 ,  刘婧 ,  刘思娅 ,  郑鑫 ,  杨沛琦

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了基于局部和长距离上下文信息的大规模点云语义分割方法，包括：(1)将输入的点云数据分割为多个局部区域；(2)通过双编码器模块对每个局部区域进行处理；(3)将局部邻域特征和长距离上下文信息进行融合，得到点云的局部特征；(4)将多个局部特征输入到梯度注意力池模块，得到点云的全局特征；(5)将点云的全局特征输入到分类器，得到点云的分类结果；(6)将点云分类结果输入到预测抖动模块，得到最终的点云分类结果；(7)对点云语义分割网络进行迭代训练，得到训练好的点云语义分割网络；(8)对测试点云数据集进行推理，得到点云数据的预测结果。本发明能够提高点云语义分割的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118570023A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410686415.2

申请日：2024-05-30

Applicant: 南京师范大学

Inventor： 郑鑫 ,  刘婧 ,  何志鹏 ,  杨沛琦 ,  俞肇元 ,  袁林旺

IPC: G06Q50/08 ,  G06Q50/06 ,  G06T17/20 ,  G06T15/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06F30/13

Abstract: 本发明公开了一种基于机载点云数据的大范围建筑光伏潜力计算方法，包括如下步骤：通过机载激光雷达获得城市区域的三维点云数据；利用公开带有标注的城市区域三维点云数据和需要分类的三维点云数据进行无监督域适应训练；使用训练好的深度学习模型对需要分类的三维点云数据执行前向推理获得点云数据的分类结果；根据语义分割结果提取建筑物类别点云，通过条件欧式聚类得到单个建筑物点云数据，对单个建筑物点云数据进行三维重建得到建筑物三维模型；根据区域的建筑物三维模型和附近的天气数据进行辐射模拟，根据太阳辐射值，获得每个建筑物的光伏潜力。本发明能够解决目前利用二维光栅数据计算城市光伏潜力时，不能估计建筑物立面等垂直表面的辐射以及计算结果不够准确的问题。