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公开(公告)号：CN115937559A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211539738.6
申请日：2022-12-02
Applicant: 四川大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06T17/20
Abstract: 本发明公开了基于优势结构面自寻优分组的结构面自动识别优化方法，建立了新的模糊聚类效果的评价指标，通过对比不同聚类数下的聚类效果，得到最优聚类数。从而扩展了模糊聚类的使用范围，不在需要人为指定聚类数。能在未知聚类数的情况下对结构面数据集进行快速聚类，实现优势结构面自寻优分组，完成结构面识别。
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公开(公告)号：CN115031674B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210470451.6
申请日：2022-04-28
Applicant: 四川大学
IPC: G01B21/02 , G01C11/00 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种复杂地形下的地表变形监测方法，包括以下过程：基于局部高精度无人机模型，采用虚拟控制点重构视野盲区的无人机模型并进行盲区内的地表变形分析，然后利用提出的乘幂函数进行误差估计，最后通过计算位移来估计实际位移。本发明可以保证监测人员从远距离进行滑坡监测，不需要深入到滑坡区进行设备安装或数据采集，能极大保证滑坡监测的安全性和可行性。本发明可以突破道路中断等地形条件对无人机地面控制点布设的限制，能通过假设地面控制点的形式来进行滑坡变形监测，并且真实位移RD和计算位移CD之间的误差是可以定量估计的，并且误差占比非常小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115031674A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210470451.6
申请日：2022-04-28
Applicant: 四川大学
IPC: G01B21/02 , G01C11/00 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种复杂地形下的地表变形监测方法，包括以下过程：基于局部高精度无人机模型，采用虚拟控制点重构视野盲区的无人机模型并进行盲区内的地表变形分析，然后利用提出的乘幂函数进行误差估计，最后通过计算位移来估计实际位移。本发明可以保证监测人员从远距离进行滑坡监测，不需要深入到滑坡区进行设备安装或数据采集，能极大保证滑坡监测的安全性和可行性。本发明可以突破道路中断等地形条件对无人机地面控制点布设的限制，能通过假设地面控制点的形式来进行滑坡变形监测，并且真实位移RD和计算位移CD之间的误差是可以定量估计的，并且误差占比非常小。
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公开(公告)号：CN115830587A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211539725.9
申请日：2022-12-02
Applicant: 四川大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度点云数据的结构面快速自动识别方法，就结构面分割时，现有区域生长速度过慢、受生长准则的阈值影响较大的问题，引入模糊界限的理念，以减少阈值对区域生长的影响；同时预分配了搜索空间加快了区域生长的分割速度，形成了结构面的快速准确的分割方法。该方法在保证准确识别结构面的前提下，快速提取结构面地质信息，并以自动算法的方式提高获取结构面地质信息的效率。
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公开(公告)号：CN117351048A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311180340.2
申请日：2023-09-13
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明提供一种基于分区ICP算法的地表模型误差分析方法，S1、对待进行误差分析的点云模型进行分块，令每个点云分块分别与参考点云进行点云匹配算法ICP配准，得到一个空间变换矩阵；S2、对点云分块进一步分块，继续进行ICP配准，得到进一步的空间变换矩阵；当一次配准过程中点云分块的位移小于设定的阈值时，停止分块，叠加每次得出的空间变换矩阵即可得到点云分块质心处相对于参考点云的误差值，进而完成模型整体的误差分析。本发明通过对点云分块并进行匹配，能够更好的找出不同点云之间对应点对的关系，精确地计算点云所产生的误差，即使在复杂情况下也有很强的适用性，极大地提高了点云误差分析的精度。
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公开(公告)号：CN115775334A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211539737.1
申请日：2022-12-02
Applicant: 四川大学
IPC: G06V10/764 , G06T7/20 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了高陡边坡危岩体远程非接触智能识别和落石风险评估方法，通过结构面的运动学分析，结合点云中各结构面的空间位置信息，采用自动算法的形式实现危岩体的智能识别。目的是通过非接触测量技术识别边坡中可能的危岩体并评估其发生失稳的可能性，降低人工勘察风险，并以智能化的形式提高危岩体识别的效率、客观性、准确性和全面性，同时根据落石风险等级和规模为采取合理的防治措施提供指导。
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公开(公告)号：CN114757983A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210459142.9
申请日：2022-04-27
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明提供一种无人机和三维激光扫描联合监测方法，包括以下步骤：(1)多期三维激光点云数据的精确配准；(2)从精确配准的三维激光点云中提取TCP；(3)无人机模型修正。本发明可以保证监测人员从远距离进行滑坡监测，不需要深入到滑坡区进行设备安装或数据采集，能极大保证滑坡监测的安全性和可行性；可以弥补三维激光扫描受地形和植被遮挡下形成的数据缺失，能极大提高地形数据的完整性；能极大提高地面控制点的数量和分布，也就保证了无人机三维模型的精度。
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