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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：CN115018249A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210447993.1
申请日：2022-04-26
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/23 , G06F30/13 , G06T17/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种基于激光扫描技术的地铁站施工质量评价方法，该方法首先对施工现场获取的三维激光点云与设计BIM模型进行粗略对齐；接着基于点‑线距离的最近点迭代算法（PL‑ICP）实现点云数据与BIM模型的坐标精对齐，将激光点云与BIM模型转换到同一个坐标系下；对激光点云数据进行降采样，通过点云语义分割提取建筑物的结构表面（墙面、楼板）和结构柱；对地铁站立面、楼板（顶底板）计算距离偏差，生成距离差分布图，对距离偏差进行可视化，对提取的结构柱计算角点距离偏差和角度偏差，对偏差进行统计分析。该方法可实现点云数据和设计BIM模型的精确对齐，满足基于激光点云进行地铁站施工质量评价的需要，通过对施工过程的动态监测实现对施工质量的控制。
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公开(公告)号：CN111444975A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010255239.9
申请日：2020-04-02
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理和深度学习的交通灯识别方法，包括以下步骤：（1）颜色空间变换和提取候选区；（2）目标边界处理和提取候选框；（3）尺寸噪声处理；（4）重叠处理；（5）纹理噪声处理；（6）候选框并行分类；（7）后处理。本发明能够有效地提高交通灯识别的准确性，缩短了模型的运行时间，同时减小了模型体积。
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公开(公告)号：CN105911614B
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201610521624.7
申请日：2016-07-04
Applicant: 南通大学
IPC: G01W1/12
Abstract: 本发明公开了一种基于数据缓存的日照时数计算方法，读取场景数据，设置与日照分析相关的背景信息，计算太阳位置，并生成太阳光线向量，将太阳光线与缓存中的三角形图元进行相交判断，将太阳光线与场景中地形/地物要素所构成的三角网进行相交判断，将日照时数进行叠加，设置缓存中的三角形图元为遮挡三角形，比较当前计算时刻是否超出计算区间。本发明基于数据缓存方法，在光线与场景中大量地形地物进行相交判断之前，先与缓存中的少量要素进行相交判断，减少了光线/要素的相交判断次数，从而有效的提高了算法效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114329705B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111590117.6
申请日：2021-12-23
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种基于轴网的实测三维点云与BIM模型坐标对齐方法，包括以下步骤：步骤一：BIM轴网提取与轴网中心计算；步骤二：点云切片与线特征提取；步骤三：非轴网对应线段剔除，剔除偏离被选轴线的线段，保留能够与被选轴线对应的线段，得到轴网对应线段集合；步骤四：轴网对应线段规则化，对保留的轴网对应线段集进行规则化，延长规则化之后的直线段，形成封闭的矩形框，计算中心坐标和象限角；步骤五：中心齐次坐标变换，根据轴网中心的位姿与点云提取的轴网对应线段提取的矩形中心，通过刚体变换改变原始点云的位置和方向，实现两种模型的坐标对齐。本发明可解决利用点云进行施工过程监测和变化检测所需要的点云与BIM模型坐标对齐问题。
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公开(公告)号：CN115018249B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210447993.1
申请日：2022-04-26
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F30/23 , G06F30/13 , G06T17/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种基于激光扫描技术的地铁站施工质量评价方法，该方法首先对施工现场获取的三维激光点云与设计BIM模型进行粗略对齐；接着基于点‑线距离的最近点迭代算法（PL‑ICP）实现点云数据与BIM模型的坐标精对齐，将激光点云与BIM模型转换到同一个坐标系下；对激光点云数据进行降采样，通过点云语义分割提取建筑物的结构表面（墙面、楼板）和结构柱；对地铁站立面、楼板（顶底板）计算距离偏差，生成距离差分布图，对距离偏差进行可视化，对提取的结构柱计算角点距离偏差和角度偏差，对偏差进行统计分析。该方法可实现点云数据和设计BIM模型的精确对齐，满足基于激光点云进行地铁站施工质量评价的需要，通过对施工过程的动态监测实现对施工质量的控制。
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公开(公告)号：CN113628224B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202110906798.6
申请日：2021-08-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 题。本发明公开了一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，该方法首先对激光扫描点云进行三维占用概率计算，将概率值存储到VDB三维网格数据结构中；接着进行三维欧式距离变换，计算每个体素到其最近邻占用点的距离值；对距离变换后的VDB数据根据给定距离阈值进行阈值分割，采用内部球填充距离值大于给定阈值的空间；根据填充内部球之间的邻接关系构建拓扑图，对拓扑图进行连通子图分割，通过连通子图中每个内部球所占用的空间叠加三维网格得到初始的房间种子区域；最后利用波前向生长算法(56)对比文件王继东;范丽鹏;庞明勇.密度场控制的四面体网格自适应生成算法.系统仿真学报.2018,(第01期),全文.王鑫;姚军;蒋泽云;张琦;张臻;段利亚;贾欣鑫.一种新的三维欧式距离变换方法及在数字岩心中的应用.科学通报.2017,(第15期),全文.贺玲;蔡益朝;杨征.高维数据空间的一种网格划分方法.计算机工程与应用.2011,(第05期),全文.
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公开(公告)号：CN116883441A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310870677.X
申请日：2023-07-14
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种保证拟合精度的点云建筑轮廓线提取方法，在点云细化阶段，首先对切片点云进行栅格化；接着对切片点云构建KD树，计算每个像素点的权重中心；然后为权重中心点集构建KD树，利用改正Mean‑Shift算法实现点云切片的迭代细化，进一步优化权重中心点。在特征提取阶段，利用每个像素内细化后的中心点搜索近邻，计算特征值和特征向量；将像素的方向变换为象限角，计算每个像素的曲率；根据曲率对像素进行排序，选择曲率最小的像素点进行迭代生长。对得到的每个线支持区域，利用区域中心、长度、宽度确定线特征参数。本发明方法实现了离散点和像素耦合的切片线特征提取，该方法可以获得厘米级的线特征提取精度，可以满足城市建筑测绘制图要求。
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公开(公告)号：CN115994400A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211467749.8
申请日：2022-11-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开一种简化门窗族类型自适应生成与模型轻量化方法，该方法主要包括轻量化门窗族原始文件的创建、系统初始化、门窗族类型以及映射文件的自适应生成、族文件的手动加载、门窗对象简化等步骤。其中，轻量化门窗族原始文件的创建是指，手动构建简化的门窗族原始文件；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；门窗族类型以及映射文件的自适应生成是指根据BIM模型中门窗的尺寸，自适应的生成相应的族类型以及相应映射文件；族文件的手动加载是将上一步中生成的族文件手动加载到BIM模型中；门窗对象简化是指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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