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- [发明专利]基于异源点云的点云孔洞修补方法、装置、介质及设备-CN202210604434.7在审
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温程璐;雍成阳;王程
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厦门大学
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2022-05-30
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2022-10-21
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G06T5/00
- 本申请的实施例提供了一种基于异源点云的点云孔洞修补方法，包括：将待修补点云数据和第一异源点云数据输入至机器学习模型中，以输出对应的第一位姿转换矩阵，并对第一异源点云数据进行位姿转换处理得到第二异源点云数据，采用迭代最近点算法对待修补点云数据和第二异源点云数据进行匹配，以对第二异源点云数据进行位姿转换处理，得到目标异源点云数据；根据待修补点云数据中点的位置信息和目标异源点云数据中点的位置信息，识别出待修补孔洞；根据目标异源点云数据中与待修补孔洞对应的点，对待修补点云数据进行修补，得到修补后的目标点云数据。本申请实施例的技术方案提高点云模型中孔洞修补的准确性，进而保证修补后的点云模型的准确度。
- 基于源点孔洞修补方法装置介质设备
- [发明专利]室内三维模型生成方法及系统-CN202010318788.6有效
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温程璐;连宇瀚;王程
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厦门大学
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2020-04-21
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2022-07-19
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G06T17/00
- 本发明公开了一种室内三维模型生成方法、介质及系统，其中方法包括以下步骤：获取待建模的室内三维点云数据，并根据所述室内三维点云数据生成对应的二维图片；将所述二维图片输入到预先训练好的语义标注模型，以通过语义标注模型过滤所述二维图片中的干扰线，并提取二维图片的轮廓信息，以及根据轮廓信息对二维图片中的轮廓进行标注，以生成室内二维模型；根据室内二维模型和所述室内三维点云数据生成所述待建模建筑对应的三维模型；能够避免因可移动物体妨碍导致的三维点云缺失等问题对建模的影响，并对室内三维数据进行建模，同时，降低三维数据处理过程中所需要的人力和物力资源。
- 室内三维模型生成方法系统
- [发明专利]地下停车场自动驾驶车辆定位方法-CN202010814965.X有效
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程明;林丽莉;温程璐;王程
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厦门大学
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2020-08-13
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2022-07-19
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G06T7/73
- 本发明公开了一种地下停车场自动驾驶车辆定位方法及介质，其中方法包括：获取地下停车场的全局点云数据，并进行预处理，以过滤车辆三维点，得到初始点云数据；根据区域生长法对初始点云数据进行平面结构提取，以得到初始平面集合，并对初始平面集合进行优化，以得到最终平面集合；根据层次聚类法对最终平面集合进行划分，以生成多个第一平面基元组；获取自动驾驶车辆采集到的短期点云数据，并进行处理，以生成多个第二平面基元组；进行点云配准，并对配准结果进行优化，以生成自动驾驶车辆定位结果；能够在地下停车场等室内环境下对自动驾驶车辆进行精准定位，以保障自动驾驶车辆在无GPS定位的条件下安全有效运行。
- 地下停车场自动驾驶车辆定位方法
- [发明专利]耦合式室内三维语义建图及建模方法-CN202011417892.7有效
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王程;檀锦彬;温程璐
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厦门大学
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2020-12-07
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2022-07-15
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G06F30/13
- 本发明公开了一种耦合式室内三维语义建图及建模方法和介质，其中方法包括：获取初始点云数据；提取特征点，并估计初始数据帧对应的位姿，以及根据位姿生成局部点云地图；生成训练数据集；基于深度神经网络和训练数据集对局部点云地图进行语义标注，并将将局部点云地图的语义标注结果反馈到该初始数据帧中；对位姿进行优化以得到第一位姿优化结果；提取语义结构面，并与全局平面进行关联；进行非线性优化，以得到第二位姿优化结果；生成最终点云地图、语义点云地图和建筑物内部语义线结构模型。能够准确地重建出室内环境的语义点云地图和内部线框结构模型；同时，防止在进行基于激光的移动扫描时，因采集平台的剧烈运动而丢失位姿估计。
- 耦合室内三维语义建模方法
- [发明专利]基于多视角投影的跨维数据检索方法-CN202210151825.8在审
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刘伟权;王程;赖柏锜;臧彧;沈思淇;温程璐;程明
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厦门大学
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2022-02-18
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2022-06-17
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G06F16/583
- 本发明提出了一种基于多视角投影的跨维数据检索方法，该方法包括：获取二维图像数据和对应匹配的原始三维点云；对对应匹配的原始三维点云进行体素化处理，以得到对应的体素；将对应的体素投影到二维空间以生成每个二维图像对应匹配的点云多视角投影图像；根据孪生网络构建深度学习模型，并将二维图像数据和对应匹配的点云多视角投影图像输入到深度学习模型进行训练；获取多个待检索的二维图像和三维点云，并基于训练好的深度学习模型从二维图像对三维点云进行检索，以得到每个待检索的二维图像在所有三维点云中最匹配的三维点云；由此，可缩小点云数据在跨维匹配中与二维图像的数据差异，从而提高二维图像到三维点云的检索准确率。
- 基于视角投影数据检索方法
- [发明专利]联邦学习的模型参数优化方法及系统-CN202110399316.2在审
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范晓亮;王铮;王程;温程璐
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厦门大学
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2021-04-14
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2021-08-31
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G06N20/20
- 本发明公开了一种联邦学习的模型参数优化方法及系统，方法包括：获取多个客户端上传的模型参数及其对应的训练损失；计算每个客户端对应的梯度，以便更新历史梯度列表；根据训练损失对每个客户端对应的梯度进行排序，并依次判断每个客户端对应的梯度与除自身外的其他梯度之间是否存在矛盾分量；如果是，则采用投影的方式依次消去每个客户端对应的梯度与其他梯度相矛盾的分量，以得到每个客户端投影后的梯度并进行聚合以得到初步梯度；从某一轮起按轮数判断初步梯度与那一轮中被采样且当前轮未被采样的客户端的历史梯度之间是否存在矛盾分量；如果是，则采用投影的方式消除初步梯度中与那一轮的所有矛盾分量的总和；从而提高联邦学习模型的公平性。
- 联邦学习模型参数优化方法系统
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