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[发明专利]点云处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202210044814.X在审
发明人：姚尧;孟进军 -专利权人：广州极飞科技股份有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明实施例提出一种点云处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，涉及图像处理领域。该方法通过提取测绘区域对应的正射影像图中的弱纹理区域，根据弱纹理区域的边界线和测绘区域对应的原始点云数据，获得弱纹理区域的边界处的点云数据，根据弱纹理区域的边界处的点云数据，对弱纹理区域进行点云填充。如此，利用弱纹理区域的边界处的点云数据进行弱纹理区域内的点云填充，可对原始点云数据中的空洞进行填补，从而有效解决点云数据在弱纹理区域会出现大量噪点及空洞的问题，提升了三维产品的恢复效果。
处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种三维重建方法及系统-CN202310382872.8有效
发明人：李广来 -专利权人：深圳市其域创新科技有限公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及三维重建技术领域，尤其涉及一种三维重建方法，包括：获取对应于待重建目标的多张图像，多张所述图像中至少部分含有弱纹理图像；对所述图像进行SFM稀疏重建得到第一点云；对弱纹理图像重建得到第二点云；对第二点云进行数据优化，优化过程包括点云滤波和匀光匀色。增加了对弱纹理图像的单独处理，丰富点云数据，填补SFM稀疏重建在弱纹理图像区域中的点云缺失，对弱纹理图像区域重建的点云并对点云进行点云滤波、匀光匀色，使重建更加精确，颜色更均匀，能够达到更好的重建效果。
一种三维重建方法系统

[发明专利]基于几何特征引导的弱监督大飞机外形点云语义分割方法-CN202310752079.2在审
发明人：魏明强;陈晨;燕雪峰 -专利权人：南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了基于几何特征引导的弱监督大飞机外形点云语义分割方法，属于三维点云模型检测领域，方法包括：基于激光扫描仪生成大量具有三维坐标及RGB颜色信息的点云数据，经过弱标签注释的点云数据作为预训练标签数据，构建弱监督点云语义网络模型，将训练标签数据输入弱监督点云语义网络模型中的编码器模块，对弱监督点云语义网络模型进行预训练得到每个点的伪标签，利用伪标签继续训练，直至交叉熵损失函数收敛，执行语义分割任务分类得到大型飞机外形的分类结果
基于几何特征引导监督飞机外形语义分割方法

[发明专利]三维重建方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202210044808.4在审
发明人：孟进军 -专利权人：广州极飞科技股份有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明实施例提出一种三维重建方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，通过提取出目标场景对应的各待处理图像中的弱纹理区域，并对弱纹理区域进行掩膜处理，从而在三维重建过程中避开了对弱纹理区域的三维重建，在得到目标场景中除所述弱纹理区域之外的区域的稠密点云后，根据弱纹理区域的边界线和稠密点云，对弱纹理区域进行点云填充，即并未直接对弱纹理区域进行三维重建，而是利用弱纹理区域的边界线相关的点云数据对弱纹理区域进行点云填充，从而完成了整个目标场景的三维重建过程，有效解决了现有技术中对弱纹理区域重建效果不理想的问题，避免了三维重建结果中会出现空洞以及大量噪点等现象，实现了较好的空洞去除效果。
三维重建方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于点云的表面弱纹理卫星三维重建方法-CN202110874322.9在审
发明人：易建军;张回;曾飞;丁洪凯;苏林;范体军 -专利权人：华东理工大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于点云的表面弱纹理卫星三维重建方法。该基于点云的表面弱纹理卫星三维重建方法包括点云获取与预处理步骤、帧间点云配准与关键帧选取步骤、回环检测与后端位姿优化步骤以及模型表面重建步骤。本发明通过利用处理后的点云进行位姿估计，依据位姿结果筛选出关键帧点云，并进行位姿优化，最后配准融合点云并完成模型表面重建，能够实现在卫星表面弱纹理以及光照条件较差的情况下的卫星三维重建，为卫星的部件识别与抓捕提供了良好的基础
一种基于表面纹理卫星三维重建方法

[发明专利]一种基于体素滤波的三维点云精简方法-CN202211275284.6在审
发明人：宋涛;张渝;张景涛;邢镔;李程;田媛;王敏;李沩沩 -专利权人：重庆工业大数据创新中心有限公司;重庆理工大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明涉及点云处理技术领域，尤其涉及一种基于体素滤波的三维点云精简方法，包括以下步骤：S1、获取原始点云图；S2、通过3D‑SIFT算法提取出原始点云图的强特征点，得到强特点云图；S3、去除原始点云图中的强特征点，得到弱特征点云图；S4、通过改进后的八叉树算法对弱特征点云图进行滤波，用距离重心最近的点代替体素内部的全部点，得到滤波后的弱特征点云图；S5、将滤波后的弱特征点云图与强特征点云图进行合并，得到精简后的点云图本方法能够在保留特征点的同时对点云进行有效的精简。
一种基于滤波三维精简方法

[发明专利]基于弱特征邻域概率匹配的点云拼接方法及系统-CN201910973196.5有效
发明人：陈梦娟;刘希龙;顾庆毅;马学健 -专利权人：中国科学院自动化研究所;中科南京人工智能创新研究院
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于2D‑3D弱特征3D领域概率匹配的RGB‑D点云拼接方法及系统，所述方法主要包括如下步骤：计算点云对应的RGB图像的弱特征点，计算弱特征点的2D‑3D描述子，基于2D‑3D描述子进行特征匹配，得到初始匹配点对；根据3D邻域概率法筛选匹配点对；以及点云拼接等步骤。
基于特征邻域概率匹配拼接方法系统

[发明专利]基于弱色差信息的高精度RGB-D点云拼接方法和系统-CN201910973184.2有效
发明人：刘希龙;陈梦娟;顾庆毅;马学健 -专利权人：中国科学院自动化研究所;中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弱色差信息的高精度RGB‑D点云拼接方法和系统，所述方法包括：采用粗匹配方法计算两个待拼接点云的位姿关系矩阵；基于弱色差信息进行点云匹配，计算点云的新的位姿关系矩阵；基于所述新的位姿关系矩阵进行点云拼接该方法可以实现在粗配准误差小于5度的情况下的点云精配准，具有匹配精度高，速度快，方法简单易实施等优点。
基于色差信息高精度 rgb 拼接方法系统

[发明专利]联合激光扫描和影像匹配的三维点云生成方法-CN201610968752.6有效
发明人：黄旭;周刚;陆正武;樊海波;蔡刚山;范超 -专利权人：武汉市工程科学技术研究院
申请日： 2016-10-28 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种联合激光扫描和影像匹配的三维点云生成方法，它包括如下步骤：1、激光LiDAR点云完整度评估；2、弱/无反射区域三维点云生成；3、线特征地物的三维点云生成；4、激光LiDAR点云和密集匹配点云融合本发明充分利用激光扫描技术和影像密集匹配技术各自的优势，根据影像密集匹配技术，解决激光扫描在弱/无反射区域和线状地物区域表现较弱的问题；根据原始的LiDAR点云，极大程度上减少密集匹配的计算量，能够快速获得完整、高精度、密集的三维点云产品。
联合激光扫描影像匹配三维生成方法

[发明专利]针对弱纹理场景的倾斜摄影三维重建方法及装置-CN202210852833.5在审
发明人：陈明杰;王江安 -专利权人：土豆数据科技集团有限公司
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种针对弱纹理场景的倾斜摄影三维重建方法及装置。该方法包括：根据获取的倾斜摄影影像生成整体的稠密点云，对整体的稠密点云处理得到整体三维模型，根据整体三维模型生成数字正射影像图，使用训练后的深度学习网络模型识别并提取数字正射影像图的弱纹理区域范围，对弱纹理区域范围内的点云插值，对所述弱纹理区域插值后处理生成弱纹理区域的重建三维模型，将弱纹理区域的重建三维模型与整体三维模型重组，生成最终三维模型。通过实施本申请实施例能够实现弱纹理场景或者相似场景较高精确度的三维重建和展示。
针对纹理场景倾斜摄影三维重建方法装置

[发明专利]弱纹理大尺寸工件的点云拼接方法及装置-CN202211193093.5在审
发明人：张韶辉;孙建坤;郝群 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：一种弱纹理大尺寸工件的点云拼接方法及装置，能够有效解决弱纹理的两片点云拼接难度大、精度低的问题，有效提高初始重叠程度较低的点云数据的拼接精度和效率。方法包括：(1)在待测物表面投射红光激光散斑来增加其纹理信息；(2)点云采集系统获取部分重叠的源点云和目标点云，并对点云进行预处理；(3)检测采集两片点云数据时对应视角下的二维图像的ORB特征点，并进行特征点的匹配，计算获得良好的初始位姿；(4)采用ICP配准算法进行精配准，得到两个点云之间的精确的旋转矩阵R和平移向量t。
纹理尺寸工件拼接方法装置

[发明专利]一种融合地形信息的机载激光雷达点云分级抽稀方法-CN202310431941.X在审
发明人：王元庆;张海涛 -专利权人：长安大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合地形信息的机载激光雷达点云分级抽稀方法，包括步骤：首先对获得的机载激光雷达点云进行滤波、去噪处理；构建点云的拓扑结构；根据地形因子的表达侧重选择并计算4个单一地形因子；然后根据设定阈值将点云分为强特征点、弱特征点和非特征点，并利用平均Hausdorff距离构建综合评价指标以提取和简化强特征区域；最后根据离散梯度思想提取和简化弱特征区域，并对非特征点实现均匀随机抽稀。本发明通过这种抽稀方法，不但能实现保留点云的特征点，保留更多的细节特征，同时能提高点云的抽稀效率。
一种融合地形信息机载激光雷达分级方法

[发明专利]引入平面约束的低重叠率弱特征三维测量点云精配准方法-CN202211642934.6在审
发明人：张小俭;魏文琪;王子玮;丁汉;严思杰 -专利权人：华中科技大学;华中科技大学无锡研究院
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明属于三维测量技术领域，并具体公开了一种引入平面约束的低重叠率弱特征三维测量点云精配准方法。包括：测量获得大型弱特征构件的表面三维点云数据，并利用机械臂末端变换矩阵对所述测量点云数据进行粗配准。在目标点云中找粗配准后源点云的最近点，构建点云对得到误差概率分布，基于误差概率分布筛选有效点对，找出有效重叠区域。利用RANSCA算法分别找出源点云和目标点云有效重叠区域的平面结构，并将有效点云对划分为平面区域和非平面区域。将平面区域的源点云投影到目标点云平面区域，在ICP算法的基础上构建引入平面约束的点云精配准代价函数，迭代优化从而得到精确配准的点云变换矩阵。本发明配准精确，适合于低重叠率点云配准的情况。
引入平面约束重叠特征三维测量点云精配准方法

[发明专利]基于弱监督的目标检测模型训练方法及装置-CN202211734860.9在审
发明人：温程璐;卢宇航;王程;范晓亮 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弱监督的目标检测模型训练方法及装置，其中方法包括：获取目标环境下的原始三维点云数据和部分标记的三维点云数据；预设多个锚点框，并根据所述多个锚点框对应的点云密度进行筛选以得到对应的第一候选框；对所述对应的第一候选框进行动态调整，以便对所述对应的第一候选框进行筛选，以得到对应的弱伪标签；对所述原始三维点云数据和所述部分标记的三维点云数据进行筛选处理，以得到对应的第二候选框，并根据真实标记框进行伪标签提纯，以得到强伪标签；根据所述弱伪标签和所述强伪标签对预先设置的神经网络进行训练，以得到训练好的目标检测模型，从而减少了人力和时间成本。
基于监督目标检测模型训练方法装置

[发明专利]一种基于点云弱监督的实例分割方法-CN202210629786.8在审
发明人：李怡康;石博天;李想 -专利权人：上海人工智能创新中心
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于点云弱监督的实例分割方法，包括：将激光雷达点云投影到图像平面形成投影点云；对投影点云进行提纯，去除因激光雷达和相机之间的视差导致的重叠点得到提纯点云；将提纯点云中的点分配前景标签/背景标签；以及以具有前景标签/背景标签的提纯点云为监督信号训练分割器，并利用分割器进行实例分割预测掩码。
一种基于点云弱监督实例分割方法

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