专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种单线线的方法及装置-CN202011308942.8有效
  • 陈操;惠念;刘春成;文铁谋;刘园;刘奋 - 武汉中海庭数据技术有限公司
  • 2020-11-19 - 2022-09-06 - G06T7/35
  • 本发明提供一种单线线的方法及装置,该方法包括:将单线与线变换到同一坐标轴,在空间内以预定尺寸的体素均匀重采样;划分空间网格,统计每个网格中点数目,过滤数目低于预设阈值的网格,并统计剩余网格内z值分布,将在阈值范围内的网格标记为地面,其余网格标记为非地面点;对标记为非地面点,取每个临近区域的所有点,对形成的矩阵求对应的协方差矩阵,对协方差矩阵进行特征分解,基于特征值间比例关系滤除非规则物体;对规则物体采用NDT算法进行,迭代三个方向的平移量。实现单线线的最优效率高,且结果准确可靠。
  • 一种单线多线点云配准方法装置
  • [发明专利]一种基于层次化的视角方法-CN202111160395.8在审
  • 颜成钢;王涛;彭熠凡;戴振宇;王昱杰;孙垚棋;张继勇;李宗鹏 - 杭州电子科技大学
  • 2021-09-30 - 2022-01-11 - G06T7/33
  • 本发明公开了一种基于层次化的视角方法,利用检索检索出相似的,然后进行成对;重复进行N次,得到最终聚合后的n个;之后构建并训练成对置信度预测模块,构建位姿图;最后求解出全局变换矩阵,然后进行视角;本发明通过对检索出的相似的进行,提高了效率。重复进行和融合操作,使得每个变得与其他更相似,降低了成对难度,提高了视图的成功率。可以有效地进行视角场景。本发明可以用于模型,也可以用于场景点。通过多视角,可以使得原本没有重叠区域的能够进行融合。
  • 一种基于层次视角点云配准方法
  • [发明专利]一种视角三维方法及装置-CN202211521464.8在审
  • 张万绪;任璐;张哲;邓号;辛雨菲;茹嘉伟;汪霖;刘成 - 西北大学
  • 2022-11-30 - 2023-03-14 - G06T7/33
  • 本发明公开了一种视角三维方法,包括步骤1:获取视角待准点并初始化算法;步骤2:利用K‑means聚类算法对视角待准点进行聚类,并更新每个簇的质心,以获得形状;步骤3:建立待准点云和形状之间基于KMPE损失函数的视角优化模型;步骤4:基于LM算法对视角优化模型进行求解,以获得各视角下待准点与形状的最优刚体变换;步骤5:重复步骤2‑步骤4,直至达到最大迭代次数,并输出最优刚体变换作为结果该方法针对含有外视角三维,能够有效抑制外结果的影响,提升视角的精度,且过程迅速,实用性较高。
  • 一种视角三维点云配准方法装置
  • [发明专利]形貌约束的数据分阶方法-CN202010290208.7在审
  • 孙殿柱;林伟;李延瑞;沈江华 - 山东理工大学
  • 2020-04-14 - 2021-10-22 - G06T7/33
  • 本发明为提高大数据量视角数据的效率,提出一种形貌约束的数据分阶方法,属于产品逆向工程领域。以一组递减的平坦形貌阈值约束递归分割过程,基于所得割集的核心集为视角构造简化程度逐级递减的形貌多分辨率模型,基于该模型的上层数据实现视角的初始,采用迭代最近点算法逐级求解下层数据的变换矩阵并将其同步作用于原视角,实现原视角的精确。本发明适用于具有重叠区域的任意视角数据,基于形貌多分辨率模型的视角分阶方法可有效缓解单一简化结果导致的精度与效率之间的矛盾,在显著降低点规模的前提下实现原始点精确
  • 形貌约束数据分阶配准方法
  • [发明专利]一种/高光谱图像与LiDAR空间及性能评估方法-CN202110168223.9有效
  • 谷延锋;王晨 - 哈尔滨工业大学
  • 2021-02-05 - 2022-03-04 - G06T7/30
  • 一种/高光谱图像与LiDAR空间及性能评估方法,本发明用于数字图像处理领域。本发明的目的是为了解决现有/高光谱图像与LiDAR方法精度低的问题。过程为:步骤一:分别对/高光谱图像和激光雷达数据进行预处理;步骤二:采用基于波段联合优化的非参数图像方法对所有波段/高光谱图像与栅格图像同时进行;步骤三、对步骤二获得的结果进行性能评估本发明实现了利用/高光谱图像不同波段影像之间相互关联的特性,建立了波段/高光谱图像与LiDAR波段联合框架,提升了/高光谱图像与LiDAR精度。
  • 一种光谱图像lidar空间性能评估方法
  • [发明专利]一种视角三维激光全局优化整体方法-CN201410822813.9有效
  • 李彩林;郭宝云;陈文贺;孙传波 - 山东理工大学
  • 2014-12-26 - 2020-03-24 - G06T7/33
  • 本发明提供一种已知视激光初值进行自动全局优化的整体方法,其特征在于首先建立并详细推导了视激光全局优化整体平差模型,通过估计的密度,自动检测所有具有一定重叠度的两视点;然后利用K‑D树搜索具有一定重叠度两视点云中的近似同名,并将其作为观测值代入到全局优化平差模型中,通过迭代平差计算,同时获得多视激光各自最优的旋转平移变换参数,从而完成视角三维激光的整体精确。本发明着重于提高视角三维激光的整体精度,可以同时处理无序散乱的视三维激光扫描,通过实际视角三维激光数据进行实验,结果证明在保证效率的基础上,有效提高了整体的精度。
  • 一种视角三维激光全局优化整体方法

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