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[发明专利]基于倾斜摄影的片状目标物的三维重建方法、装置及设备-CN202210874515.9有效
发明人：杨冲 -专利权人：武汉大势智慧科技有限公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于倾斜摄影的片状目标物的三维重建方法、装置及设备，其中，该方法包括：对预设场景的密集点云数据进行片状目标物的识别，得到片状目标物的密集点云数据，对片状目标物的密集点云数据进行聚类，得到片状目标物的两类密集点云数据，两类密集点云数据为不同方向的密集点云数据，根据两类密集点云数据分别进行平面拟合，得到两个平面，若两个平面相交，则分别沿着每个平面的法向移动对应的一类密集点云数据，直至基于移动后两类密集点云数据拟合的两个平面不相交，根据移动后的两类密集点云数据进行三维重建，得到片状目标物的三维模型。
基于倾斜摄影片状目标三维重建方法装置设备

[发明专利]用于对点云数据进行处理的方法、装置、设备和存储介质-CN202110587438.4在审
发明人：李娟娟;陈向阳;邓永强 -专利权人：北京万集科技股份有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于对点云数据进行处理的方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：根据点云中相邻点的间距，确定点云中的稀疏点云区间和密集点云区间；针对点云中的密集点云区间，根据所述密集点云区间内的相邻点的间距，对所述密集点云区间内的点进行抽稀处理；和/或针对点云中的稀疏点云区间，将同一视角的相机图像和点云进行融合，以生成所述同一视角下的融合图，并基于所述融合图对所述稀疏点云区间进行密度增强处理。本发明的方案可以确定稀疏点云区间和密集点云区间，并可以针对稀疏点云区间和密集点云区间分别进行相应处理，使得处理后的点云数据更加均匀，从而有利于提高目标检测的精度。
用于数据进行处理方法装置设备存储介质

[发明专利]多阶段深度学习的点云超分辨率方法、系统及电子设备-CN202310232175.4在审
发明人：柏正尧;李泽锴 -专利权人：云南大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种多阶段深度学习的点云超分辨率方法、系统及电子设备，涉及计算机视觉中的点云超分辨率领域，该方法包括将稀疏点云数据输入至基于Transformer架构多阶段深度学习的点云超分辨率网络中，得到精细化密集点云数据；点云超分辨率网络包括：提取稀疏点云数据的高级语义特征信息，生成初步粗糙密集点云；根据稀疏点云数据的高级语义特征信息和初步粗糙密集点云的高级语义特征信息，生成点云细节结构特征信息；根据点云细节结构特征信息生成点云坐标偏移量；将点云坐标偏移量和初步粗糙密集点云的空间坐标相加，得到精细化密集点云数据。本发明在点云超分辨率网络各个模块相互协作下，更高质量的提升了输入点云的分辨率。
阶段深度学习点云超分辨率方法系统电子设备

[发明专利]基于自注意生成对抗网络的激光点云超分辨率重建方法-CN202011392367.4在审
发明人：秦翰林;李莹;延翔;马琳;林凯东;杨硕闻;乐阳;张嘉伟;姚迪 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自注意生成对抗网络的激光点云超分辨率重建方法，通过生成器网络中对激光点云图像进行特征提取，获得激光点云特征；对所述激光点云特征进行特征扩展，再进行坐标重建，获得密集点云数据；对所述密集点云数据进行鉴别确定对应的置信度；根据所述密集点云数据的置信度预判对应的密集点云数据，如果该置信度值接近1，则鉴别器预测输入可能来自具有高置信度的目标分布，否则来自生成器，对所述密集点云数据进行特征集成，获得输出特征；通过输出特征对对抗网络进行训练得到最终的稠密点云数据
基于注意生成对抗网络激光点云超分辨率重建方法

[发明专利]智慧城市三维模型构建方法-CN202311021060.7在审
发明人：宫政;高阳;孙文浩;邓宝君 -专利权人：青岛星邦光电科技有限责任公司
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本公开提供智慧城市三维模型构建方法，属于模型构建技术领域，该构建方法包括对城市区域进行密集点云采集，从密集点云中进行采样，生成稀疏点云，对稀疏点云进行补全，对密集点云和补全后的稀疏点云进行分类处理，得到点云分类结果，基于城市三维模型数据库，对所述点云分类结果进行块分类，得到已知块和未知块，基于已知块和未知块共同构建城市三维模型，本公开在采集的密集点云中采样得到稀疏点云，通过密集点云和稀疏点云的结合构建城市三维模型可以在保持高精度的同时，提高处理效率和减少存储空间需求，对于相似或者相同的点云数据直接调用城市三维模型数据库的已知模型块，进一步提高处理效率和减少存储空间需求。
智慧城市三维模型构建方法

[发明专利]基于红光激光成像的输电线路杆塔表面缺陷检测方法装置-CN202111470474.9在审
发明人：盛杰;董德阳;蔡南;张健;张德文;宫铭辰;曲利民;贾雯博;邢维;朱广城;李晓琦 -专利权人：国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于红光激光成像的输电线路杆塔表面缺陷检测方法装置，包括：同步采集被检测杆塔的三维激光点云数据与倾斜摄影密集点云数据，所述三维激光点云数据的检测光为线偏振光，所述倾斜摄影密集点云数据的观测位置位于所述被检测杆塔附近的空中，所述三维激光点云数据的观测位置位于所述被检测杆塔附近的空中且与所述倾斜摄影密集点云数据的观测位置相同；将所述三维激光点云数据与所述倾斜摄影密集点云数据进行融合，根据融合后的数据获得所述被检测杆塔的三维模型
基于红光激光成像输电线路杆塔表面缺陷检测方法装置

[发明专利]一种激光点云与密集匹配点云融合方法-CN202210012948.3在审
发明人：谢洪;闫利;任大伟;韦朋成;李瑶 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明针对地面激光扫描点云和航摄影像密集匹配点云融合存在质量退化与分层问题，在空地异源点云配准的基础上，对混合点云进行数据去冗余和质量改善，公开了一种激光点云与密集匹配点云融合方法。本发明首先根据密集点云与激光点云的距离和法向量夹角构建能量函数数据项，同时利用密集点云内的几何邻域关系和颜色差异构建平滑项，采用图割算法优化得到密集点云的二分类标签集，根据标签去除两类点云之间的重叠冗余区域；最后根据一种邻域点选择策略对边界附近的密集匹配点进行以表面曲率加权的引导点云滤波，合并异源点云得到融合点云。
一种激光密集匹配融合方法

[发明专利]一种多视角密集点云数据融合方法-CN201410266976.3有效
发明人：史宝全 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-06-16 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多视角密集点云数据融合方法，属于光学三维非接触式测量技术领域，该方法的实现步骤包括1)输入多视角密集点云数据；2)拓扑关系构建；3)重叠区域识别；4)重叠区域点数据归属；5)聚类融合；6通过所述操作步骤，本发明有效地克服了现有点云融合技术的缺陷，可以将多幅部分区域重叠的多视角密集点云数据一次性融合为一完整的、单层的、光顺的、分布均匀的点云数据。
一种视角密集数据融合方法

[发明专利]密集点云模型快速精确配准方法-CN201110080192.8无效
发明人：程云勇;卜昆;张定华;黄胜利;董一巍;黄魁东;张现东;窦杨柳;刘金钢;杨小宁;袁帅;傅蒋威;周丽敏;乔燕;张亮 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2011-03-31 - 公布日： 2011-08-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种密集点云模型快速精确配准方法，通过对齐的方法实现涡轮叶片密集点云模型和CAD模型的初始配准；对得到的初始配准点云数据进行适当的简化，计算SVD_ICP算法中每步迭代的旋转矩阵和平移矩阵，最终采用SVD_ICP算法实现控制点集{P}和CAD模型的精确配准。本发明在实现点云模型与CAD模型预配准的前提下，通过对密集点云数据进行简化，以简化后的数据作为配准控制点集，在SVD_ICP算法的基础上计算求得总的旋转矩阵和平移矩阵，然后把求得的总变换矩阵应用于简化前的原始密集点云
密集模型快速精确方法

[发明专利]一种基于激光雷达密集点云的三维目标识别与定位方法-CN202210634370.5在审
发明人：解杨敏;高志远;耿昊;王倩;黄舒婧 -专利权人：上海大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本申请属于三维目标自动识别与定位技术领域，为一种基于激光雷达密集点云的三维目标识别与定位方法，通过先采集三维密集点云数据，而后通过建立激光雷达坐标系确定三维密集点云与二维投影图像的映射关系，先将三维密集点云数据转化为而且二维投影图像来去除背景，得到二维的像素集合，而后再通过激光雷达坐标系将二维的像素集合投影回三维密集点云去除背景噪点，即可得到目标物体的三维坐标数据作为目标物体的定位数据。相比于激光雷达和可见光相机数据融合的方法，降低了对可见光环境的依赖，节省了传感器资源；具有更好的识别与分割效率；通过采用自适应模糊神经推理系统，不仅具有轻量化的结构，同时具备良好的计算效率、准确率与鲁棒性
一种基于激光雷达密集三维目标识别定位方法

[发明专利]一种立体腹腔镜三维模型重建方法和装置-CN201711435914.0在审
发明人：罗火灵;何圣昊;贾富仓;尹大龙;宋瑞鹏;刘连新;方驰华;范应方;项楠;杨剑 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院;哈尔滨医科大学附属第一医院;南方医科大学珠江医院
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2018-06-12 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：包括：左右相机采集物体的二维彩色图像，记录立体腹腔镜上光学跟踪工具的空间姿态信息；求得稀疏的关键特征点，以稀疏的关键特征点为种子点，遍历迭代得到密集点云并生成左右图像的视差图，将视差图反投影至相机坐标系统下的三维密集点云，再变换至光学定位系统的坐标空间中，得到三维密集点云信息,根据三维密集点云信息重建得到物体的表面模型。本申请利用从疏到密的策略，使得重建的三维点云和表面模型更加符合对象的真实拓扑结构，无需三维表面模型扫描设备即可重建出三维密集点云数据和面模型，充分利用现有光学定位系统，无需引入其他硬件设备，更加经济、直接
点云腹腔镜三维光学定位系统重建方法和装置关键特征点表面模型三维模型视差图稀疏相机空间姿态信息密集点云数据三维表面模型彩色图像光学跟踪三维点云扫描设备拓扑结构信息重建硬件设备左右图像坐标空间坐标系统反投影种子点遍历迭代二维和面采集引入记录申请

[发明专利]教育展示用的模型演示方法及系统-CN202310661012.8在审
发明人：朱鸿琛;向开兵;谢清辉;李婷 -专利权人：深圳市科路教育科技有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G09B5/06 文献下载
摘要：本发明提出教育展示用的模型演示方法及系统，包括：教师端将投影数据上传至云服务器；云服务器提取投影数据中特征点位数据；将特征点位数据输入顶端投影设备，根据特征点位数据基于密集点云模型投影至模型组；所述密集点云模型基于三维线段的匹配投影至模型组，先对特征点位数据在各视图中的二维线段进行线段提取；将密集点云重投影回各视图中获得线段的匹配关系；再使用空间直线与空间平面相交建立三维线段，通过对模型的投影贴合三维成像，使学生能够实际接触到准确的地理信息模型
教育展示模型演示方法系统

[发明专利]基于航拍视频流的实时迭代三维建模方法、系统及可读介质-CN202010747745.X在审
发明人：谢东海;王永威;彭齐路 -专利权人：航天图景（北京）科技有限公司
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明涉及视频三维建模技术领域，具体涉及一种基于航拍视频流的实时迭代三维建模方法、系统及可读介质，包括以下步骤：S1根据特征点数据选定初始关键帧，并根据相机标定参数和POS数据连续计算重叠率抽取关键帧；S2初始关键帧与第二关键帧特征点匹配并结合POS数据生成优化初始特征点云模型；S3新增关键帧逐帧匹配扩充优化特征点云，得到实时迭代的特征点云模型；S4新增关键帧再逐帧全像素点密集匹配融合密集点云，得到实时迭代的密集点云模型；S5密集点云模型生成三角网并进行纹理映射，最终得到实时迭代的具有真实纹理的三维模型。
基于航拍视频实时三维建模方法系统可读介质

[发明专利]一种剔除激光点云地图中动态障碍伪迹的方法-CN202011017187.8有效
发明人：刘爽;刘轩;赵丁选;倪涛 -专利权人：燕山大学
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种能够快速实时将动态障碍从静态背景地图剔除动态障碍物伪迹的方法，所述方法包括：采集激光雷达、IMU、GPS数据，将n帧雷达点云转换到UTM坐标系下；第k帧密集点云地图由第k帧之前的N‑1帧点云配准到第N帧得到，对于k2N‑2帧，第k帧密集点云地图由第k帧之前的N‑1帧静态点云配准到第N帧得到；将第k帧密集点云地图和第k云进行地面分割，保留非地面点No和Ni；将点云No和Ni栅格化，判断每个栅格的动静态属性；将第N帧至第n‑1帧处理得到的静态点云配准到第n帧点云后生成的点云地图即为剔除动态障碍伪迹多帧点云密集地图，该方法保证精度的同时大大减小了计算量，节约了计算时间，达到快速生成剔除动态障碍伪迹的密集点云地图的目的
一种剔除激光地图动态障碍方法

[发明专利]一种适用于多视角密集点云数据配准的种子点拾取方法-CN201710842913.1有效
发明人：史宝全;姚晨嵩;张利坤;杜淑幸;叶俊杰;冯晓媛 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-09-18 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于多视角密集点云数据配准的种子点拾取方法，属于光学三维非接触式测量技术领域，该方法的实现步骤包括1)输入一幅多视角密集点云数据；2)多视角密集点云数据转化为灰度图；3)灰度图高斯金字塔分解；4)灰度图拉普拉斯金字塔分解；5)二维种子点拾取；6)二维种子点回溯；7)三维种子点映射；8)输出种子点。通过所述操作步骤，本发明可一次拾取多种尺度空间上的种子点，从而满足不同的配准需求。此外，本发明拾取的种子点包括特征种子点及非特征种子点，种子点分布更加合理。
一种适用于视角密集数据种子拾取方法

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