[发明专利]一种不受外界磁场干扰的求解结构面产状的方法在审
| 申请号： | 202310504111.5 | 申请日： | 2023-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN116758133A | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 占艳平;江金涛;孙云志;刘恒;杨友刚;万永良;杨彬华 | 申请（专利权）人： | 长江岩土工程有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/60 | 分类号： | G06T7/60;G06T17/05;G06T19/20 |
| 代理公司： | 武汉宇晨专利事务所(普通合伙) 42001 | 代理人： | 倪文霞 |
| 地址： | 430010 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种不受外界磁场干扰的求解结构面产状的方法。它包括如下步骤，步骤一、获取基础数据：采用不受外界磁场干扰的专业测量方法获取目标结构面上三个点的坐标和高程，三个点不共线；步骤二、判断A、B、C三点高程是否全相等，如果全相等，则结构面水平；步骤三、在A、B、C三点高程不全相等情况下，求出结构面上高程相等的两点的坐标，确定走向线，得到结构面走向；步骤四、在A、B、C三点高程不全相等情况下，求解结构面的倾角；步骤五、求解倾斜结构面的倾向；步骤六、简化上述结构面产状求解过程，得到便于应用的结构面产状求解方法。本发明具有不受外界磁场干扰，适用性强、精度高、简便快捷的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 不受 外界 磁场 干扰 求解 结构 产状 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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- 本发明涉及一种获取VR中用户注视区域的方法、存储介质及电子设备，该方法包括步骤：获取虚拟现实设备中使用者当前看到的目标图像；检测眼球在目标图像上的注视点位置及观察点到目标图像的垂直距离，并推导出眼球注视区域；根据眼球注视区域的椭圆方程画出注视区域标记。本发明通过设备检测出眼球在目标图像上的注视点位置，推导出其与虚拟现实设备实时渲染并展示给用户的目标图像，并进行重叠，计算出重叠区域，并将该重叠区域进行标记，获取出眼球注视的位置。由此，可以计算出用户的眼球注视运动，进而用来快速分析出用户的兴趣区域。
- 毛边钢中最大矩形的确定方法、装置、电子设备及介质-202310856441.0
- 张利娟;张运虎;郭小龙;姚俊波;康鹏娟;石吴;韩小波;岳好 - 重庆钢铁股份有限公司
- 2023-07-12 - 2023-09-22 - G06T7/60
- 本申请提供一种毛边钢中最大矩形的确定方法、装置、电子设备及介质，涉及轧钢技术领域，该方法通过确定毛边钢上表面的初始最大矩形，并对毛边钢的上表面进行缺陷检测，当毛边钢的上表面存在缺陷时，确定缺陷的位置以及缺陷的大小，进而根据缺陷的位置、缺陷的大小以及初始最大矩形确定目标最大矩形，目标最大矩形不包括缺陷。通过在初始最大矩形的基础上确定缺陷的位置以及缺陷的大小，可以在初始最大矩形中确定不包括缺陷的目标最大矩形，该方法可以避免人工确定最大矩形时误差较大的问题，可以达到减小误差的效果。
- 一种旋转目标检测方法、装置、设备以及存储介质-202210229514.9
- 李嘉琦;李丰军;周剑光 - 中汽创智科技有限公司
- 2022-03-10 - 2023-09-22 - G06T7/60
- 本申请公开了一种旋转目标检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取图片训练集，基于图片训练集训练初始的目标检测模型，得到目标检测模型，获取待检测图片，待检测图片包括至少一个旋转目标，将待检测图片输入目标检测模型，确定出待检测图片对应的标识信息，标识信息包括待检测图片中旋转目标对应的中心点信息、宽度信息、高度信息和角度信息；宽度信息大于等于高度信息，根据中心点信息、宽度信息、高度信息和角度信息确定待检测图片中旋转目标的目标检测框，如此，可以明确定义目标检测框的参数，避免目标检测框的角度出现歧义，保证目标检测框的准确性。
- 一种标靶、角分辨力检测方法、装置、设备及检测系统-202210227323.9
- 张雅馨 - 深圳开立生物医疗科技股份有限公司
- 2022-03-08 - 2023-09-19 - G06T7/60
- 本申请公开了一种标靶、角分辨力检测方法、装置、设备及检测系统，该标靶包括：基板，其表面形成有包括标记图案和多级标准线对组的角分辨力测试图案，每一级别的标准线对组包括至少一个排布方向的标准线对；其中，在所述标靶与所述摄像装置完成对中调节的情况下，所述标记图案的中心与所述摄像装置的目标检测位置对应。这样，在进行角分辨力检测时，通过识别标靶图像中的标记图案即可获悉目标检测位置在图像中的像素位置，从而，将各标准线对移动至目标检测位置后可基于该像素位置精准地提取出仅包含各标准线对的线对图像，并基于各线对图像的清晰度确定目标检测位置处的角分辨力，有利于实现自动化检测，提升角分辨力检测的效率和准确性。
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