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公开(公告)号：CN110992473A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911280114.5
申请日：2019-12-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于车载激光扫描点云的树木枝干建模方法，对树木点云进行预处理获得树木基本信息，利用树木点云构建邻近图；以高程最低点作为树根点，采用单源最短路径算法，搜索每个点到达树根点的最短路径，得到树木的初始骨架线；基于树木初始骨架线，进行树木骨架线分级处理，并以方向优先原则进行树木骨架线优化处理；利用树木点云，统计树根处骨架节点半径，并根据异速生长理论进行枝干骨架节点半径的估算；基于树木骨架线，进行树木枝干模拟，并采用局部三角剖分方法修复圆锥台之间的缝隙，完成树木模型的重建。本发明的方法和系统根据骨架线级别设置重建出不同级别的枝干模型，模型重建结果逼真可靠。
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公开(公告)号：CN105676205A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610056137.8
申请日：2016-01-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S7/48
CPC classification number: G01S7/4802
Abstract: 本发明公开了一种机载LiDAR波形数据高斯分解方法，该方法采用混合高斯模型对去噪后的原始波形信号建模，利用局部最大值确定初始高斯分量位置，根据检测到的波峰间的距离划分为不同类型的波形，分别估计初始参数，按照高斯分量宽度横向逐步迭代分解估计初始高斯分量，在去除无效的初始高斯分量后，进一步优化高斯分量参数和个数，实现机载LiDAR波形数据精确分解。具有如下优点：可以有效地检测回波信号中的叠加波和弱波分量，采用循环迭代的横向分解策略，提高了初始参数估计的准确度，对初始估计做了优化，去除了初始估计中无效的高斯分量，确定了最佳的高斯分量分解个数，可以实现机载LiDAR全波形数据的快速精确分解。
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公开(公告)号：CN119687960A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411892786.2
申请日：2024-12-20
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种使用GNSS辅助的基于里程计的LiDAR‑IMU标定方法及系统，属于传感器标定技术领域，包括：采用GNSS/INS松组合方法实时获取IMU的位姿，采用LiDAR里程计算法获取LiDAR的位姿，将两种位姿分别通过历元间差分获得历元间相对位姿；采用机器人手眼标定方法构建LiDAR‑IMU旋转外参关系式以及LiDAR‑IMU平移外参关系式；基于LiDAR‑IMU旋转外参关系式提取LiDAR‑IMU相对旋转关系，基于LiDAR‑IMU平移外参关系式提取LiDAR‑IMU相对平移关系，分别通过加权最小二乘和历元间迭代进行计算，得到LiDAR‑IMU旋转外参和LiDAR‑IMU平移外参的精确解；基于LiDAR‑IMU旋转外参和LiDAR‑IMU平移外参的精确解，结合LiDAR‑IMU旋转外参关系以及平移外参关系式，完成标定。本发明有效抑制了IMU误差漂移和较大误差对标定精度的影响，提升了在动态环境下的标定精度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114119572B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202111441499.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于实景三维模型的建筑物开洞率自动提取方法及系统，以实景三维数据为基础，依靠建筑物顶部轮廓矢量的辅助，对单体化建筑进行投影获取立面影像图并进行基于深度学习的门窗自动识别，支持用于各类建筑物的开洞率提取；实现过程包括获取研究区域的实景三维模型，根据实景三维模型获取真正射影像，继而在真正射影像上提取建筑物顶部轮廓矢量数据；根据建筑物轮廓矢量数据从实景三维模型中裁切单体建筑，得到单体建筑的实景三维模型，并进行建筑物立面影像图的制作；对建筑物立面影像图进行门窗的自动识别，并根据识别结果和立面影像图进行开洞率计算，输出自动提取结果。本发明门窗区域是基于立面影像图自动识别，量测精度高。
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公开(公告)号：CN114742843B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210379641.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机载建筑物LiDAR点云的立面线自动提取方法及设备。所述方法包括：步骤1，针对建筑物LiDAR点云进行单体化分割，得到每栋建筑物点云；步骤2，根据步骤1得到的每栋建筑物点云，利用法向约束的平面分割方法提取建筑物立面点；步骤3，根据步骤2得到的建筑物立面点，进行水平投影和直线拟合得到立面线，将立面线进行两两相交处理，采用最小环搜索方法提取立面网格；步骤4，对步骤3得到的立面网格，联合建筑物点云分布特点，完成有效立面线段的提取。本发明可自动提取多层建筑物的立面线，没有外业测量工作，有效提高了工作效率，与人工测量手段相比提高了量测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114742843A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210379641.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机载建筑物LiDAR点云的立面线自动提取方法及设备。所述方法包括：步骤1，针对建筑物LiDAR点云进行单体化分割，得到每栋建筑物点云；步骤2，根据步骤1得到的每栋建筑物点云，利用法向约束的平面分割方法提取建筑物立面点；步骤3，根据步骤2得到的建筑物立面点，进行水平投影和直线拟合得到立面线，将立面线进行两两相交处理，采用最小环搜索方法提取立面网格；步骤4，对步骤3得到的立面网格，联合建筑物点云分布特点，完成有效立面线段的提取。本发明可自动提取多层建筑物的立面线，没有外业测量工作，有效提高了工作效率，与人工测量手段相比提高了量测精度。
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公开(公告)号：CN110992473B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201911280114.5
申请日：2019-12-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于车载激光扫描点云的树木枝干建模方法，对树木点云进行预处理获得树木基本信息，利用树木点云构建邻近图；以高程最低点作为树根点，采用单源最短路径算法，搜索每个点到达树根点的最短路径，得到树木的初始骨架线；基于树木初始骨架线，进行树木骨架线分级处理，并以方向优先原则进行树木骨架线优化处理；利用树木点云，统计树根处骨架节点半径，并根据异速生长理论进行枝干骨架节点半径的估算；基于树木骨架线，进行树木枝干模拟，并采用局部三角剖分方法修复圆锥台之间的缝隙，完成树木模型的重建。本发明的方法和系统根据骨架线级别设置重建出不同级别的枝干模型，模型重建结果逼真可靠。
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公开(公告)号：CN114119572A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111441499.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于实景三维模型的建筑物开洞率自动提取方法及系统，以实景三维数据为基础，依靠建筑物顶部轮廓矢量的辅助，对单体化建筑进行投影获取立面影像图并进行基于深度学习的门窗自动识别，支持用于各类建筑物的开洞率提取；实现过程包括获取研究区域的实景三维模型，根据实景三维模型获取真正射影像，继而在真正射影像上提取建筑物顶部轮廓矢量数据；根据建筑物轮廓矢量数据从实景三维模型中裁切单体建筑，得到单体建筑的实景三维模型，并进行建筑物立面影像图的制作；对建筑物立面影像图进行门窗的自动识别，并根据识别结果和立面影像图进行开洞率计算，输出自动提取结果。本发明门窗区域是基于立面影像图自动识别，量测精度高。
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公开(公告)号：CN108062517B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201711260955.0
申请日：2017-12-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法，包括扫描线分割，拓扑关系网构建，采用移动窗口法获取地面点，通过K最近邻聚类方法进行分簇，依据点簇中激光点的个数剔除伪地面点簇，获取路面激光点云数据；路面激光点云数据的外轮廓点设定为道路边界线的位置所在，对每条扫描线进行外轮廓边界点提取，取每条扫描线内距离最远的两个地面点，最终获取道路两侧的外轮廓点；进行聚类分析，获取道路左侧轮廓点集及右侧轮廓点集；边界线追踪优化获取最优边界线。本专利直接基于激光点云数据快速实现非结构性道路及道路边界的提取，为非结构化道路边界线自动提取提供了有效的解决方案，提高了道路边界线自动化提取程度。
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公开(公告)号：CN108062517A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711260955.0
申请日：2017-12-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法，包括扫描线分割，拓扑关系网构建，采用移动窗口法获取地面点，通过K最近邻聚类方法进行分簇，依据点簇中激光点的个数剔除伪地面点簇，获取路面激光点云数据；路面激光点云数据的外轮廓点设定为道路边界线的位置所在，对每条扫描线进行外轮廓边界点提取，取每条扫描线内距离最远的两个地面点，最终获取道路两侧的外轮廓点；进行聚类分析，获取道路左侧轮廓点集及右侧轮廓点集；边界线追踪优化获取最优边界线。本发明直接基于激光点云数据快速实现非结构性道路及道路边界的提取，为非结构化道路边界线自动提取提供了有效的解决方案，提高了道路边界线自动化提取程度。
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