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[发明专利]一种三维点云模型的分层深度剥离方法-CN202310032943.1在审
发明人：王雅溶;杨柳青;庞明勇 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开一种三维点云模型的分层深度剥离方法，确定对点云模型进行分层深度剥离的相关参数，对三维点云模型进行预处理，计算点云模型中各采样点的法向；计算点云模型的翻转点集；构建翻转点集的凸包，标记点云模型中的“备选可见点”；判定“备选可见点”的可见性，确定“可见点”；对三维点云模型进行深度剥离，将“已剥离点”从点云中剔除；将剔除后的点云视为新的当前点云，重复实施“已剥离点”剥离和标记工作，直至当前点云为空集为止本发明无需对点云模型进行曲面重建或网格化处理；与网格模型相比，点集存储简单灵活，传输速率高，且数据量较小。
一种三维模型分层深度剥离方法

[发明专利]点云去噪模型获取方法、点云融合方法及其相关设备-CN202310331215.0有效
发明人：张晟东;李志建;邓涛;张立华 -专利权人：季华实验室
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请属于数据融合技术领域，公开了一种点云去噪模型获取方法、点云融合方法及其相关设备，基于扩散模型同时对噪声提取模型和点云去噪模型进行迭代训练，以得到训练后的点云去噪模型，可使得到的点云去噪模型能够有效剔除点云数据中的噪声，利用该点云去噪模型对待融合点云数据进行去噪处理后，再进行点云融合，可提高点云融合的精度。
点云去噪模型获取方法融合及其相关设备

[发明专利]一种点云数据配准方法、系统、电子设备及存储介质-CN202210894060.7在审
发明人：林鹏;张凯;何曾范;李乾坤 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种点云数据配准方法、系统、电子设备及存储介质，其方法包括：获取场景的三维模型的模型点云和场景点云；对模型点云和场景点云进行平面特征提取，分别得到模型点云平面特征集和场景点云平面特征集；根据两个特征集对模型点云和场景点云进行线特征提取，得到对应的模型点云线特征集和场景点云线特征集；基于模型点云平面特征集、场景点云平面特征集、模型点云线特征集和场景点云线特征集，对模型点云和场景点云进行特征匹配，确定特征匹配关系；基于特征匹配关系，确定模型点云和场景点云的坐标变换关系，以对模型点云与场景点云配准。通过上述方法，能够通过平面特征和线特征，实现三维模型和点云之间的配准，提高配准效率。
一种数据方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种曲面重建方法及装置-CN202310908468.X在审
发明人：吴昌鸿;银桥;黄朝光;尹炳强;胡增 -专利权人：桂林凯文彼德科技有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种曲面重建方法及装置，其中，方法包括：获得待处理帧点云数据；基于变换矩阵将所述待处理帧点云数据匹配到点云模型中，所述点云模型基于历史帧点云数据或所述待处理帧点云数据获得；将匹配到点云模型的待处理帧点云数据和所述点云模型进行点云融合处理，得到融合后点云模型；基于所述融合后点云模型，采用三角剖分法进行曲面重建。上述方案通过点云融合处理，很大程度上精简了点云模型的冗余数据，有效减少了重叠点云数据占用的内存，提高了曲面重建的实时性；且采用三角剖分法进行曲面重建，对于点云模型细节的重建更加细腻，能够有效提升模型精度
一种曲面重建方法装置

[发明专利]点云实例分割模型训练方法和训练装置-CN202310118228.X在审
发明人：王云宽;万子豪;胡建华;王欣波;张好剑;郑军;韩健伟 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种点云实例分割模型训练方法和训练装置。其中，点云实例分割模型训练方法包括，首先获取多个点云实例样本，以及各点云实例样本对应的点云实例分割图；然后将多个点云实例样本输入到初始点云实例分割模型中，得到各点云实例样本对应的点云实例分割预测图；最后根据各点云实例样本对应的点云实例分割图和点云实例分割预测图，对初始点云实例分割模型的模型参数进行更新，以得到训练后的点云实例分割模型。这样通过深度学习使得训练得到的点云实例分割模型，可以获取到效果较好的点云实例分割图，从而提高了点云实例图像分割的精度。
实例分割模型训练方法装置

[发明专利]点云目标检测模型构建方法、点云目标检测方法及装置-CN202310777126.9在审
发明人：李银;胡仁强 -专利权人：深圳海星智驾科技有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供一种点云目标检测模型构建方法、点云目标检测方法及装置，该点云目标检测模型构建方法包括：获取点云数据样本及点云数据样本对应的真值标签；将点云数据样本，输入到生成模型，以基于生成模型，确定点云数据样本的不确定性标签；基于点云数据样本、真值标签及不确定性标签，训练点云目标检测模型，以得到目标点云目标检测模型。上述方案提供的方法，通过先基于生成模型生成点云数据样本的不确定性标签，以联合不确定性标签和真值标签，训练点云目标检测模型，提高了目标点云目标检测模型对点云数据的目标检测精度。
目标检测模型构建方法装置

[发明专利]一种三维重建效果评价方法及系统-CN202110088691.5在审
发明人：张瑞瑞;陈立平;陈梅香;舒卓;伊铜川;丁晨琛 -专利权人：北京农业智能装备技术研究中心
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明提供一种三维重建效果评价方法及系统，包括：获取待评价目标的真值点云模型；将真值点云模型与待评价目标的重建点云模型，进行点云配准；确定所述真值点云模型与所述重建点云模型之间的豪斯多夫距离；根据豪斯多夫距离的大小，确定重建点云模型的三维重建效果评价结果。本发明提供的三维重建效果评价方法及系统，通过计算待评价目标的重建点云模型中的每个点云与其真值点云模型中的点云之间的豪斯多夫距离，以根据每个点云的豪斯多夫距离的大小分布情况，确定出重建点云模型的三维重建效果评价结果，提供了一种冲三维重建点云模型的精度及完整度方面进行点云重建效果的客观定量评估方法，有效地提高了点云重建效果评价的客观性和准确性。
一种三维重建效果评价方法系统

[发明专利]自动喷涂方法、装置、系统和存储介质-CN202011037006.8在审
发明人：王子健;赵旭;范顺杰 -专利权人：西门子股份公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：其中，所述方法包括：根据待喷涂对象的点云信息，生成待喷涂对象的第一点云模型；确定所述第一点云模型与预先构造的模型池中的至少一个第二点云模型之间变换的点云关系；将满足预设条件的点云关系对应的第二点云模型，确定为与所述第一点云模型匹配的点云模型；基于匹配点云模型的预配置关键喷涂路径点和所述满足预设条件的点云关系，确定所述第一点云模型的关键喷涂路径点和喷涂轨迹；根据所述第一点云模型的喷涂轨迹，生成对所述待喷涂对象喷涂的机器人控制命令
自动喷涂方法装置系统存储介质

[发明专利]一种基于曲面特征的点云模型曲面匹配方法-CN201810913401.4有效
发明人：宁小娟;张金磊;王嘉豪;王映辉 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-08-13 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于曲面特征的点云模型曲面匹配方法，具体按照点云模型和目标点云模型的关键点提取、估计点云模型关键点和目标点云模型的关键点的对应关系、将点云模型和目标点云模型进行初步曲面匹配和将点云模型和目标点云模型进行精确曲面匹配的步骤进行本发明一种基于曲面特征的点云模型曲面匹配方法，能够提高三维曲面匹配方法的普适性，成果丰富了计算机图形学和视觉智能的方法体系，支撑了机器空间认知的发展。
一种基于曲面特征模型匹配方法

[发明专利]点云语义分割模型生成方法、点云语义分割方法及系统-CN202210994960.9在审
发明人：苗振伟;占新;卿泉;袁婷婷 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种点云语义分割模型生成方法、点云语义分割方法及系统，其中，点云语义分割模型生成方法包括：接收中心节点下发的训练完成的基础点云语义分割模型；基于基础点云语义分割模型和当前用户节点对应的、用于对当前用户节点的隐私点云数据进行处理的场景适配器，构建当前用户节点的场景点云语义分割模型；以当前用户节点的隐私点云数据为训练样本，对场景点云语义分割模型进行训练，获得训练完成的场景点云语义分割模型；将场景点云语义分割模型的模型数据发送给中心节点，以使中心节点根据当前用户节点的场景点云语义分割模型的模型数据，结合其它用户节点发送的场景点云语义分割模型的模型数据，整合生成全局点云语义分割模型。
语义分割模型生成方法系统

[发明专利]三维点云处理方法、三维点云处理模型训练方法及装置-CN202010593114.7有效
发明人：方进;周定富;宋希彬;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本申请公开了三维点云处理方法、三维点云处理模型训练方法及装置，涉及人工智能、计算机视觉、深度学习、智能交通等领域。具体实现方案为：将三维点云输入预先训练的三维点云处理模型，三维点云处理模型包括第一子模型和第二子模型；第一子模型被配置为接收三维点云，将三维点云进行旋转，并将旋转后的三维点云输入第二子模型；第二子模型被配置为对旋转后的三维点云进行处理，得到处理结果；获取三维点云处理模型输出的处理结果。解决了现有技术中对于三维点云旋转的复杂处理的问题，提高了三维点云旋转的准确度。
三维处理方法模型训练装置

[发明专利]建筑装饰三维模型的对比方法-CN202210676479.5在审
发明人：徐佳艳;钱翀尉;徐文华 -专利权人：嘉兴南洋职业技术学院
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明涉及图像数据处理领域，具体涉及建筑装饰三维模型的对比方法。该方法包括以下步骤：通过三维激光扫描技术获取目标物的点云数据；根据目标物的点云数据中各点的目标数据与标准模型的点云数据中各点的目标数据计算目标物的点云数据中各点与标准模型的点云数据中各点的相似性指标，根据相似性指标判断目标物的点云数据和标准模型的点云数据中的匹配点对，并根据所述匹配点对目标物的点云数据与标准模型的点云数据进行粗配准；根据粗配准结果对目标物的点云数据和标准模型的点云数据进行精配准，得到精配准结果；根据精配准结果计算目标物的点云包围盒和标准模型的点云包围盒的重叠系数本发明提高了对建筑装饰三维模型的对比过程的效率。
建筑装饰三维模型对比方法

[发明专利]一种基于点云分析的工件表面形状差异的检测方法及装置-CN201810098174.4有效
发明人：罗锦鸿;陈新度;吴磊;刁世普 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G01B11/24 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于点云分析的工件表面形状差异的检测方法及装置，该方法包括：获取到扫描点云和预置的模型点云，对模型点云和扫描点云分别进行关键点提取，得到第一关键点和第二关键点；计算第一关键点和第二关键点的FPFH特征，通过SAC‑IA算法对第一关键点和第二关键点进行FPFH特征匹配，得到粗配准后的模型点云；对扫描点云和粗配准后的模型点云进行ICP迭代，得到精配准后的模型点云；根据精配准后的模型点云构建第一八叉树，根据扫描点云构建第二八叉树，确定第一八叉树和第二八叉树之间的差异节点为扫描点云与模型点云之间的差异点。
一种基于分析工件表面形状差异检测方法装置

[发明专利]一种基于多相机的面部轮廓点云模型重构方法及装置-CN202011344155.9在审
发明人：翟敬梅;龚炷任 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多相机的面部轮廓点云模型重构方法及装置，所述重构方法包括以下步骤：1)基于Kinect2相机获取面部点云模型；2)对获得的点云模型进行三角化得到网格模型，基于边记分函数进行网格细化得到完整面部点云模型；3)基于双目相机获取一组面部特征点，并获得其三维坐标；4)基于迭代最近点算法在Kinect2面部模型中获取上述面部特征点对应的点云，并利用奇异值分解法求出Kinect2和双目相机的点云转换矩阵；5)基于点云转换矩阵将完整面部点云模型进行位置配准，获得面部点云模型。本发明还提供一种基于Kinect2和双目相机的面部轮廓点云模型重构装置以实现上述面部轮廓点云模型重构方法。
一种基于多相面部轮廓模型方法装置

[发明专利]定位模型的训练方法和点云数据定位方法及装置-CN202211506549.9有效
发明人：李雅洁;胡荣东;谢伟;万波 -专利权人：长沙智能驾驶研究院有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本申请公开了一种定位模型的训练方法和点云数据定位方法及装置。定位模型的训练方法包括：获取预设训练样本；根据训练集中的第一点云数据，对预先构建的点云定位模型进行训练，得到训练后的点云定位模型；将验证集中的第二点云数据输入训练后的点云定位模型，并获取训练后的点云定位模型输出的每个第二点云数据的预测全局描述符；根据每个第二点云数据的预测特征信息，确定训练后的点云定位模型的定位精度值；在定位精度值满足预设精度条件的情况下，将训练后的点云定位模型确定为目标定位模型。
定位模型训练方法数据装置

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