“积点云”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果1086211个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]防护栏点云的提取方法、装置、存储介质及程序产品-CN202210333926.7在审
发明人：黄玉玺 -专利权人：高德软件有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本公开实施例涉及一种防护栏点云的提取方法、装置、设备、存储介质及程序产品，其中，该防护栏点云提取方法包括：获取点云数据，以及采集所述点云数据过程中的轨迹方向；基于所述点云数据中三维点的法向量及其对应的轨迹方向的向量积，从所述点云数据中提取出防护栏点云数据；其中，所述防护栏点云数据中每个三维点的法向量及其对应的轨迹方向的向量积小于或等于预设阈值。本公开实施例，可以基于点云数据中三维点的法向量及其对应的轨迹方向的向量积，从点云数据中提取出防护栏点云数据，节省了人力和机器成本，并且，提高了防护栏点云提取的准确度。
护栏提取方法装置存储介质程序产品

[发明专利]基于深度神经网络的室内三维点云自动语义分割算法-CN201911066498.0在审
发明人：赵江洪;张晓光;孙铭悦;董岩;陈朝阳 -专利权人：北京建筑大学
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的室内三维点云自动语义分割算法，包括以下步骤：步骤一、构建深度神经网络，深度神经网络包括局部特征提取单元、全局特征提取单元、处理单元，局部特征提取单元包括第一卷积层、与第一卷积层连接的第一池化层，全局特征提取单元包括与第一卷积层连接的第二卷积层、与第二卷积层连接的第二池化层，处理单元与第一池化层、第二池化层连接；步骤二、获取待处理室内场景点云数据，并基于待处理室内场景点云数据建立室内三维点云数据集，将室内三维点云数据集输入深度神经网络，获取局部特征和全局特征，融合并输出，得到语义分割点云。
基于深度神经网络室内三维自动语义分割算法

[发明专利]点云特征提取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201911217636.0在审
发明人：周康明;魏宇飞 -专利权人：上海眼控科技股份有限公司
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种点云特征提取方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：获取目标点云数据；对于目标点云数据中的每一点，获取以该为卷积中心的第一点集中的每一被卷积点的卷积核参数；根据卷积核参数，对该进行卷积处理，得到预测的第一卷积中心以及与第一卷积中心对应的第一特征和第一得分；对第一得分进行筛选，用筛选后的第一得分对应的第一卷积中心和第一特征替换目标点云数据中的点对应的位置坐标和特征，并返回获取目标点云数据的步骤，迭代循环，将满足第一预设条件的第一特征确定为目标点云数据的点云特征从而避免了体素化后使用普通卷积和对称性函数消除输入数据的无序性的做法，从而能快速有效地提取点云数据的特征。
特征提取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种用于表征汽油机喷嘴积碳的方法和装置-CN202210755573.X有效
发明人：王珊;银增辉;危红媛;吴涛阳;景晓军;吴春玲;颜燕;杨正军;李国田;丁雨青;张恩兴;郝婧 -专利权人：中汽研汽车检验中心（天津）有限公司;中国汽车技术研究中心有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： F02M65/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于表征汽油机喷嘴积碳的方法和装置，对同一喷油器喷嘴未积碳和积碳两种状态均进行扫描获得点云数据；将未积碳的喷嘴点云数据进行数据处理获得参考数据形成第一喷油器喷嘴模型，对积碳喷嘴点云数据进行数据处理获得测试数据形成第二喷油器喷嘴模型，并将第一喷油器喷嘴模型与第二喷油器喷嘴模型进行拟合；求第一喷油器喷嘴模型与第二喷油器喷嘴模型的喷油器喷嘴体积并进行3D比较，得到积碳体积分布图、积碳体积及喷油器喷嘴积碳前后的对比图。本发明所述的一种用于表征汽油机喷嘴积碳的方法和装置，能够获得较为直观的积碳前后喷油器的3D扫描图像及积碳的体积数据，更加准确的评价喷油器喷嘴表面积碳量。
一种用于表征汽油机喷嘴方法装置

[发明专利]一种基于三维测量点云数据的工件余量快速求取方法-CN202010676505.5有效
发明人：彭芳瑜;杨岑岑;吉鹏晖;周林 -专利权人：武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于三维测量点云数据的工件余量快速求取方法，包括以下：使用扫描仪对工件扫描，得到点云数据；对点云数据进行滤波去噪，采用kd‑tree方法求取点云法线；导入工件理论模型，采用NDT与ICP相结合的方法完成所述滤波去噪后的三维点云数据与理论模型的配准；使用八叉树数据结构对点云数据进行空间划分，构建哈希表，对划分后空间快进行三角面片编码，完成点云数据预处理；对预处理后的点云数据降维，筛选去掉与待选点余量求取无关的三角面片；对剩余三角面片应用向量积和叉积快速求取余量并判断有效性；本发明提供的有益效果是：对大规模点云通过八叉树的空间划分以及哈希表进行编码，有效的提高了搜索效率，实现了对工件余量的快速求取。
一种基于三维测量数据工件余量快速求取方法

[发明专利]融合图像和点云信息的检测方法、系统、设备及存储介质-CN202110076345.5在审
发明人：章嵘;张健喃;赵钊 -专利权人：上海西井信息科技有限公司
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了融合图像和点云信息的检测方法、系统、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：使用激光雷达传感器和图像传感器同步获得点云信息和图像信息；将图像信息输入经过训练的第一卷积神经网络提取图像信息中每个像素点的多重特征信息，多重特征信息至少包括每个像素点的色彩信息以及物体标识信息；将激光雷达传感器的激光点云投影到图像上，将点云信息中每个激光点通过匹配到对应的像素点，然后像素点的多重特征信息添加到对应的点云信息中；将具有多重特征信息的点云信息输入经过训练的第二卷积神经网络输出每个
融合图像信息检测方法系统设备存储介质

[发明专利]一种基于轮廓有效性提高三维重建点云稠密程度的方法-CN201610298507.9有效
发明人：宋锐;李星霓;田野;贾媛;李云松;王养利;许全优 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-05-06 - 公布日： 2018-10-26 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轮廓有效性提高三维重建点云稠密程度的方法，其包括有：1、提取其物体轮廓，生成对应的有效区域图序列；2、计算点云在x,y,z轴上的扩展尺度；3对初始点云中的每个点进行扩展，得到一个派生点云；4、将派生点云变换到相机坐标系下，并反投影到有效区域图中，保留有效区域内的点；5、计算处理过的派生点的初始点到该点的向量与该点的法向量的点积，保留点积值大于零的点；6、检查派生点云的稠密程度是否达到需求，不满足需求时将该派生点云作为初始点云，再次进行步骤2之后的操作至满足需求。本发明不局限于特定的绕拍图像序列，不过分依赖于参数的调整，可以在较低计算量的情况下，在较短的时间内提高有效点云的稠密程度。
一种基于轮廓有效性提高三维重建稠密程度方法

[发明专利]一种机械臂六自由度抓取位姿估计方法和装置-CN202210513187.X在审
发明人：王涛;程良伦;张志刚 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了机械臂六自由度抓取位姿估计方法和装置，所述方法包括：获取目标物体的点云数据；利用PointNet++网络对所述点云数据进行特征提取，得到点云特征；通过第一卷积神经网络从点云特征中获取目标物体的全量抓取点，并利用最远点采样算法从全量抓取点中提取若干候选抓取点；根据点云特征确定各候选抓取点对应的索引特征，得到由候选抓取点及其对应索引特征组成的候选抓取点特征；将候选抓取点特征输入第二卷积神经网络中，得到各候选抓取点对应的抓取方向；将候选抓取点特征输入至多分支神经网络模型中，得到六自由度抓取位姿；根据各候选抓取点对应的抓取方向和六自由度抓取位姿确定目标物体的候选抓取位姿，以使抓取作业的灵活性更高。
一种机械自由度抓取估计方法装置

[发明专利]高光谱激光雷达点云数据的分类方法、训练方法及装置-CN202210833623.1在审
发明人：田汶鑫;陈育伟;李子扬;邱实;李晓辉;朱家佳;吴昊昊;陈林生;李传荣;唐伶俐;蒋长辉;胡佩纶;贾建鑫;杨志荣 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种高光谱激光雷达点云数据的分类方法、训练方法及装置，该分类方法包括：根据高光谱激光雷达探测的探测点的点云数据确定探测点的光谱反射率；根据探测点的光谱反射率确定第一图像；确定光谱邻域点的光谱反射率均值；根据光谱反射率均值确定第二图像；将第一图像输入至训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的第一卷积神经网络分支，提取得到第一特征；将第二图像输入至训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的第二卷积神经网络分支，提取得到第二特征；将第一特征和第二特征输入至训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的拼接层，拼接得到拼接特征；将拼接特征输入至训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的分类器，输出分类结果。
光谱激光雷达数据分类方法训练装置

[发明专利]基于合成模拟器和桥联神经网络的拱桥点云分割方法-CN202211148625.3在审
发明人：蔡长青 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于合成模拟器和桥联神经网络的拱桥点云分割方法，包括如下步骤：将输入点云输入到1×1卷积层，提取每个点的特征表示；通过四个残差特征编码器层来学习不同分辨率下的局部特征；随机采样应用于比例为4的下采样点云，实现大规模点云的时间效率；下采样率采用PointNet++，每一步保留25％的点；下采样特征被发送到全局特征提取器，全局特征提取器根据FGNet进行修改，增强全局逐点关系；使用最近插值方法，使用四个解码器层将点数缩放回输入点云输入；四个解码器层的输出特征通过共享的多层感知器传递，然后通过丢弃层来缓解过度拟合；使用1×1卷积层学习语义标签。
基于合成模拟器神经网络拱桥分割方法

[发明专利]一种注意力机制的点云配准方法-CN202310460760.X在审
发明人：马帅;朱绪胜;陈代鑫;周力;蔡怀阳;刘清华;刘磊 -专利权人：成都飞机工业（集团）有限责任公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明属于三维数字化测量领域，具体涉及一种注意力机制的点云配准方法，本方法将输入点云与目标点云进行下采样，便于提升配准精度与效率。利用空间与通道注意力机制关注两个点云的重叠区域。该方法将经过加权后的点云特征进行点积操作来获取点对应的相关性矩阵，进而获取加权矩阵。利用加权矩阵与两个点云特征通过奇异值分解算法求取刚体变换矩阵，实现快速且精确的点云配准任务。本发明通过引入深度学习中的注意力机制来重点关注待配准点云之间的相似区域，并提取其特征信息来进行相关性度量，以解决点云配准的难题。
一种注意力机制点云配准方法

[发明专利]一种用于牧场的监测预警方法-CN201911350715.9有效
发明人：朱翔 -专利权人：北京深测科技有限公司
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于牧场的监测预警方法,包括飞行时间TOF相机根据图像采集指令拍摄一帧牧场的第一监控区域的环境图像，生成三维点云数据发送给监控处理器；监控处理器对三维点云数据进行去噪处理进行特征数据提取并计数，得到第一监控区域的动物个数；监控处理器对去噪三维点云数据的强度数据进行分析计算，根据提取的图像边缘数据进行牧场面积计算处理，得到牧场的面积估值；监控处理器计算动物个数和牧场的面积估值的比值，得到第一畜积比，监控处理器判断第一畜积比超出第一预设畜积比时，监控处理根据第一畜积比和预设范围区间数据生成第一预警消息；发送给第一监控区域ID对应的第一预警终端设备，用以输出第一预警消息。
一种用于牧场监测预警方法

[发明专利]基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法-CN201710429577.8有效
发明人：刘巍;赵海洋;张洋;张致远;贾振元;李汝鹏;陈磊;邹成 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2017-06-09 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法属于逆向工程领域，涉及一种基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法。该方法首先通过激光结合双目视觉的方式，获取代表被测物表面信息的点云数据。求解每个点云区域上的四条边界，识别点云数据中的重叠区域，并判断点云重叠区域的左、右边界方向向量的夹角。以扫描点云区域中的点作为基准，求解扫描点云区域的坐标点到点云重叠区域的左、右边界垂线的方向向量，根据向量积的大小，去除重叠区域中扫描点云区域的冗余数据。本方法不需要先建立拓扑结构，以及计算点云的密度等信息来删除多余的点云，提高了冗余数据去除的效率，并保证了点云数据的局部信息的准确性。
基于重叠区域边界角度冗余去除方法

[发明专利]三维点云配准方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210236602.1在审
发明人：吴绍锋 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种三维点云配准方法，包括获取原始三维数据，对原始三维数据进行预处理得到目标数据集；对原始点集和映射点集进行特征提取得到第一原始特征、第二原始特征、第一映射特征和第二映射特征；对第一原始特征和第一映射特征拼接得到第一拼接特征，对第二原始特征和第二映射特征拼接得到第二拼接特征；分别对第一拼接特征和第二拼接特征进行卷积得到第一卷积特征和第二卷积特征；对第一卷积特征和第二卷积特征拼接得到目标拼接特征，对目标拼接特征进行注意力计算得到注意力特征；计算注意力特征得到点云配准数据。本申请还提供一种三维点云配准装置、计算机设备及存储介质。本申请提高了点云配准的准确率。
三维点云配准方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种微尘沉积量的远程监控系统及检测方法-CN201210277057.7有效
发明人：裴静 -专利权人：秦建杰
申请日： 2012-08-06 - 公布日： 2016-02-24 - 主分类号： G01G9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种微尘沉积量的远程监控系统及检测方法，包括多个积尘检测终端和云计算服务器，所述积尘检测终端包括主壳体，所述主壳体的顶部开设有暴露在积尘环境中积尘槽，所述积尘槽的四周环绕设置多个发光部件，且所述积尘槽的底部安装菲涅尔透镜，所述主壳体内于菲涅尔透镜的下方设置光电传感器，所述光电传感器通信连接微处理器，所述微处理器通信连接无线通信组件，积尘槽收集微尘，发光部件照射其中的灰尘，并透过槽底的菲涅尔透镜，汇聚射到光电传感器上，根据积尘对光强变化的影响转换成积尘重量，并通过无线模块传输至云计算中心，可无线自动对多个监测点监测，采用云计算智能信息处理，提高了积尘量监测的灵活性、可靠性以及便捷性。
一种微尘沉积远程监控系统检测方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条