[发明专利]基于模块化设计的三维点云离群点检测方法和装置有效

专利信息
申请号: 202010394671.6 申请日: 2020-05-11
公开(公告)号: CN111582391B 公开(公告)日: 2022-06-07
发明(设计)人: 冯结青;葛林林 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06V10/74 分类号: G06V10/74;G06V10/77;G06K9/62
代理公司: 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 代理人: 颜果
地址: 310013 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明涉及一种基于模块化设计的三维点云离群点检测方法和装置,属于计算机图形学领域。包括:1)建立三维点云Sraw的搜索树;2)基于搜索树获取三维点云Sraw的邻近度集合;3)基于搜索树获取三维点云Sraw的可信区域集合;4)将步骤2)得到的邻近度集合与步骤3)得到的可信区域集合的数据进行融合,得到离群点集合。采用模块化的思想,利用两种特征提取模块来提取需要的信息,并建立统一的数据处理和融合模块来对提取的信息进行处理,提高了离群点检测结果的可靠性。
搜索关键词: 基于 模块化 设计 三维 离群 检测 方法 装置
【主权项】:
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  • 陈畅新;李展铿 - 有米科技股份有限公司
  • 2023-07-12 - 2023-10-13 - G06V10/74
  • 本发明公开了一种基于深度学习的图像处理方法及装置,该方法包括:将待处理图像集合中的每个待处理图像输入到图像处理模型中,得到每个待处理图像对应的哈希值,并根据每个待比较图像对应的哈希值,对于每个待比较图像,计算该待比较图像与所有待比较图像中除该待比较图像外的每个剩余待比较图像之间的相似度表征值,且当待比较图像间的目标相似度表征值大于预设相似度阈值时,确定目标相似度表征值对应的待比较图像满足预设的相似度条件。可见,实施本发明能够结合图像的哈希值确定图像的相似度表征值,提高图像间的相似度表征值对于图像差异的表征精准性,能够提高确定图像是否相似的准确性和可靠性,进而能够提高图像去重的准确性和可靠性。
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