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- [发明专利]一种基于点云的构件模型参数化集成建造方法-CN202210972238.5在审
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张健新;翟越洋
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河北工业大学
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2022-08-16
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2023-05-02
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G06T17/00
- 本发明提供了一种基于点云的构件模型参数化集成建造方法。属于三维激光点云建模技术领域。所述参数化集成建造方法首先导入设计图纸，对预建模构件进行结构分析，判断其形状是否规则，利用3D激光扫描技术对构件进行扫描，得到初始点云模型；然后将构件的设计图纸及点云模型对齐，以设计图纸为框架对点云模型进行降噪，得到新点云模型，将预建模构件的新点云模型转化为TXT文件，利用TXT文件信息建立预建模构件的几何模型并利用神经网络对预建模构件进行材料识别和属性赋予，完成构件信息建模。本发明所提供的基于点云的构件模型参数化集成建立方法提高了几何模型的精度，同时增加了材料识别和属性赋予功能，完善了程序功能，减少了人力投入。
- 一种基于构件模型参数集成建造方法
- [发明专利]一种密度自适应的点云端到端采样方法-CN202110785552.8有效
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林雅南;雷蕴奇;王其聪
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厦门大学
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2021-07-12
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2023-07-07
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G06V10/46
- 一种密度自适应的点云端到端采样方法，涉及计算机视觉技术。包括步骤：A.准备用于分类任务的点云数据集。B.预训练分类网络PointNet，得到PointNet预训练模型。C.将原始点云数据输入点云简化网络,实现点云的初步采样。D.针对每个初步采样点，实施密度自适应的K近邻算法DAKNN，利用K值划分不同大小的邻域。E.采用自注意力机制，利用邻域信息对初步采样点进行加权更新。F.将更新后的采样点输入预训练的PointNet模型，优化损失函数，得到最终采样点。以端到端学习的方式实现任务相关的点云采样，能够缓解点云密度变化及噪声对采样过程的干扰，从而提升点云采样结果的有效性。
- 一种密度自适应云端采样方法
- [发明专利]点云标注方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202080103188.6在审
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邹晓艺
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深圳元戎启行科技有限公司
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2020-12-23
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2023-05-16
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G06T19/20
- 一种点云标注方法、装置、计算机设备和存储介质,包括：获取待标注点云序列(S202)；对待标注点云序列中的各帧点云进行预标注，获得各帧点云的预标注信息，预标注信息包括：用于标出相应帧点云中各目标对象的标注框的标识信息和第一位姿信息(S204)；根据标识信息确定各目标对象对应的标注框序列，根据标注框序列中各标注框的第一位姿信息，确定标注框序列中各标注框内的第一点云(S206)；根据标注框序列中各标注框内的第一点云，获得相应标注框之间的点云配准结果，基于点云配准结果，获得标注框序列中各标注框的第二位姿信息(S028)；根据各标注框序列中各标注框的第二位姿信息，确定待标注点云序列的标注结果(S210)。
- 标注方法装置计算机设备存储介质
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