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公开(公告)号：CN118628760A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410712136.9
申请日：2024-06-04
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开一种融合nDSM的深度学习线特征提取方法，该方法利用无人机摄影测量获取的测区航拍照片，利用照片进行三维重建，生成DOM、DSM和三维点云；利用CSF算法分割地面点，采用反距离权重方法进行插值，生成DEM；利用地图代数计算将DSM与DEM进行相减，得到nDSM，并标准化为8位图像；接着制作深度学习训练样本数据集，利用DOM和nDSM构建四通道图像并分块，制作深度学习训练样本数据集；利用深度神经网络进行训练和模型验证，增量式构建满足泛化性的线特征提取样本数据集，实现对无人机摄影测量图像线特征的准确提取。本发明实现了基于深度学习的无人机遥感图像线特征智能提取，有效提高了线特征提取的准确性和几何完整性，满足城市建筑三维模型重建的需要。
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公开(公告)号：CN112884886B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110288746.7
申请日：2021-03-17
Applicant: 南通大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开一种自适应搜索半径的三维点云管道提取与建模方法，该方法首先对原始点云进行重采样，得到密度相对均匀的采样点云；利用局部采样点其邻域内点云的对称性计算近邻点集的对称平面；接着计算邻域点云的管道走向，根据走向获取管道纵剖面点云切片，利用圆拟合计算管道中轴点。通过对采样点集的每个点进行同样的计算，得到整个管道的中轴点集。在计算的过程中通过自适应的变化搜索半径，以适应不同直径的管道中轴点集提取。接着利用曲线追踪方法提取管道的中轴线，根据提取的中轴线构建管道三维模型，实现最终的三维管道模型构建。该方法可以应用于激光扫描管道过程中产生一定程度数据缺失和噪声情况下三维点云管道的提取。
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公开(公告)号：CN113160235B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110598912.3
申请日：2021-05-31
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于内部圆和邻接图的房间分割方法,该方法首先对激光扫描得到的二维占用概率栅格地图进行距离变换，计算每个像素其最近邻占用点的距离值；接着采用内部圆填充自由空间，构建室内自由空间的内部圆逼近；基于内部圆的邻接关系构建室内拓扑网络，采用带权重无向邻接图构建内部圆之间的关联关系；基于规则对无向图边进行增加和删除，实现图的连通子图分割；通过对内部圆连通子图进行合并，得到不同的邻接圆聚类，赋予邻接圆聚类不同的房间语义信息，最终实现室内自由空间（即房间）的语义分割。该方法可以应用于移动机器人激光扫描过程中对室内空间的房间分割和任务规划。
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公开(公告)号：CN113674436B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110910770.X
申请日：2021-08-09
Applicant: 南通大学
IPC: G06T19/20
Abstract: 本发明公开一种基于Revit API的建筑楼层外立面提取方法，包括以下步骤；步骤一：定义名为Execute方法，并进行系统环境初始化；步骤二：获得某一楼层的标高对象，创建标高过滤器；步骤三：在该楼层外围创建一组辅助墙对象Wi，其中放置一个辅助房间对象R；步骤四：依托创建的辅助房间对象R，提取直接附着于该楼层外墙的建筑构件，并加入选择集；步骤五：依托所创建的辅助房间对象R，提取不直接附着于该楼层外墙的建筑构件，并加入选择集；步骤六：从选择集中删除步骤三中所生成的辅助墙对象Wi；步骤七：将选择集中的建筑构件拷贝到目标文件中，并进行保存。本发明可对整幢建筑的外立面进行提取，有效缩减整幢楼的数据量，使得BIM模型可以有效应用于城市级别场景中。
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公开(公告)号：CN115993954A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211467333.6
申请日：2022-11-22
Applicant: 南通大学
IPC: G06F8/20 , G06F30/13 , G06F111/20
Abstract: 本发明公开一种基于Revit API的栏杆构件轻量化方法，该方法主要包括轻量化栏杆族原始文件的创建、系统初始化、栏杆族类型的加载、栏杆对象简化等步骤。其中，轻量化栏杆族原始文件的创建是指，手动构建简化的栏杆族原始文件；系统的初始化是指对系统运行中涉及的全局变量进行初始化；栏杆族类型的加载是将简化的栏杆族类型加载到BIM模型中；栏杆对象简化是指将原有的栏杆族类型替换为简化的栏杆族类型，以实现构件的轻量化。本发明相比较其他轻量化方法，该方法可以专门针对栏杆族进行简化，大大减少表达栏杆构件三维几何形态所需的三角面片。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113674436A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110910770.X
申请日：2021-08-09
Applicant: 南通大学
IPC: G06T19/20
Abstract: 本发明公开一种基于Revit API的建筑楼层外立面提取方法，包括以下步骤；步骤一：定义名为Execute方法，并进行系统环境初始化；步骤二：获得某一楼层的标高对象，创建标高过滤器；步骤三：在该楼层外围创建一组辅助墙对象Wi，其中放置一个辅助房间对象R；步骤四：依托创建的辅助房间对象R，提取直接附着于该楼层外墙的建筑构件，并加入选择集；步骤五：依托所创建的辅助房间对象R，提取不直接附着于该楼层外墙的建筑构件，并加入选择集；步骤六：从选择集中删除步骤三中所生成的辅助墙对象Wi；步骤七：将选择集中的建筑构件拷贝到目标文件中，并进行保存。本发明可对整幢建筑的外立面进行提取，有效缩减整幢楼的数据量，使得BIM模型可以有效应用于城市级别场景中。
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公开(公告)号：CN119580128A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411618333.0
申请日：2024-11-13
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/17 , G06T5/40 , G06T5/60 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及测绘科学、遥感科学技术领域，尤其涉及一种基于热红外图像和深度学习的道路井盖识别方法，该方法利用无人机摄影测量获取测区目标热红外影像，通过多路复用自适应直方图均衡化算法增强红外图像特征，利用残差网络结构改进YOLOv8深度神经网络提取图像中的道路井盖特征，通过边缘提取和圆拟合识别井盖的几何参数。本发明方法基于深度学习，实现了热红外图像中道路井盖的高精度识别和参数提取，对于城市给排水信息管理，道路安全风险识别具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117349262A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311339503.7
申请日：2023-10-17
IPC: G06F16/21 , G06F16/23 , G06F16/29 , G06F16/901 , G06F16/909
Abstract: 本发明公开一种基于范畴语义匹配的电网工程业务构建与更新方法及装置，所述方法包括：首先，对电网工程业务进行系统梳理；然后，基于地理信息七要素构建面向实现电网工程业务的通用要素抽象和描述机制，发展电网工程业务的统一形式化表达方法；其次，分别以电网工程业务、对电网工程业务的地理信息七要素描述及其关联强度为网络节点、网络边和网络边权重，进而构建电网工程中不同业务之间的初始关联网络；最后，针对电网工程中的实际业务需求，得到拟更新业务与初始关联网络中不同业务的关联强度，进一步判断业务的更新类型，实现初始关联网络的更新。本发明实现了电网业务关联网络的实时更新；提高了电网工程业务数据移交的可用性，降低了数据的冗余度。
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公开(公告)号：CN115640630A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211229342.1
申请日：2022-10-08
Applicant: 南通大学 , 南通市测绘院有限公司
Abstract: 本发明公开一种面向建筑物空间分析的BIM模型轻量化方法，该方法主要包括轻量化族文件的创建加载、系统初始化、楼层过滤、门窗对象提取、门窗对象简化等步骤。其中，轻量化族文件的创建加载是指根据BIM模型中门窗的尺寸，手动构建简化的门窗族文件，并在BIM模型中进行加载；系统的初始化是指对系统运行中涉及的全局变量进行初始化；楼层过滤是将隶属于某个楼层的建筑构件进行过滤，剔除不属于该楼层的建筑构件；门窗对象提取是基于所过滤出的楼层，提取该楼层的所有门窗对象；门窗对象简化是借助已经存在的映射文件，加载外部轻量化的门窗族来对原有对象进行替换，以实现构件的轻量化。
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公开(公告)号：CN112884886A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110288746.7
申请日：2021-03-17
Applicant: 南通大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开一种自适应搜索半径的三维点云管道提取与建模方法，该方法首先对原始点云进行重采样，得到密度相对均匀的采样点云；利用局部采样点其邻域内点云的对称性计算近邻点集的对称平面；接着计算邻域点云的管道走向，根据走向获取管道纵剖面点云切片，利用圆拟合计算管道中轴点。通过对采样点集的每个点进行同样的计算，得到整个管道的中轴点集。在计算的过程中通过自适应的变化搜索半径，以适应不同直径的管道中轴点集提取。接着利用曲线追踪方法提取管道的中轴线，根据提取的中轴线构建管道三维模型，实现最终的三维管道模型构建。该方法可以应用于激光扫描管道过程中产生一定程度数据缺失和噪声情况下三维点云管道的提取。
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