公开(公告)号：CN114972377B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202210568716.6

申请日：2022-05-24

Applicant: 厦门大学

Inventor： 张陈涛 ,  谢哲欣 ,  曾亮 ,  陶金 ,  张建寰

IPC: G06T7/11 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明公开了基于移动最小二乘法与超体素的3D点云分割方法和装置，其分为3个模块：预处理模块，超体素生成模块，超体素融合模块。预处理模块对3D点云数据进行背景去除及降噪。超体素生成模块利用基于移动最小二乘法的超体素分割方法将预处理后的点云数据分割成优化超体素块。超体素融合模块，通过超体素邻接关系图，相邻体素根据自适应融合多特征相似性进行增长融合，得到最终实例分割结果。本发明方法结合移动最小二乘法，有效去除工业环境下的点云粘连，提高了分割准确率，同时对点云的数据简化效果减少了后续配准等操作时间。

公开(公告)号：CN114972377A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210568716.6

申请日：2022-05-24

Applicant: 厦门大学

Inventor： 张陈涛 ,  谢哲欣 ,  曾亮 ,  陶金 ,  张建寰

IPC: G06T7/11 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明公开了基于移动最小二乘法与超体素的3D点云分割方法和装置，其分为3个模块：预处理模块，超体素生成模块，超体素融合模块。预处理模块对3D点云数据进行背景去除及降噪。超体素生成模块利用基于移动最小二乘法的超体素分割方法将预处理后的点云数据分割成优化超体素块。超体素融合模块，通过超体素邻接关系图，相邻体素根据自适应融合多特征相似性进行增长融合，得到最终实例分割结果。本发明方法结合移动最小二乘法，有效去除工业环境下的点云粘连，提高了分割准确率，同时对点云的数据简化效果减少了后续配准等操作时间。

公开(公告)号：CN115457262A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202210956634.9

申请日：2022-08-10

Applicant: 厦门大学

Inventor： 张陈涛 ,  曾亮 ,  陶金 ,  吕健 ,  谢哲欣 ,  张建寰

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/22 ,  G06V10/28 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种巡检机器人本地部署的轻量化指针式仪表识别方法，包括：获取仪表识别训练集和指针、刻度线分割训练集；利用仪表识别训练集训练改进YOLOv5模型；利用指针、刻度线分割训练集训练改进Deeplabv3+模型；对于巡检机器人采集到的指针式仪表图像，利用训练好的改进YOLOv5模型定位仪表图像中仪表所在的区域，根据得到的定位框的四个顶点坐标，对仪表定位框进行剪裁，得到仪表区域图像；将经剪裁后得到的仪表区域图像输入训练好的改进Deeplabv3+模型中进行指针与刻度线的分割和提取；基于椭圆法对指针和刻度线二值化掩码图像进行透视变换，再根据指针的质心拟合出指针直线，最后根据角度法进行读数；本发明方法计算消耗小，精确度高，易于在巡检机器人本地部署。