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[发明专利]三维点云分割方法、装置及服务器-CN202110488119.8在审
发明人：陈方平;李蕴仪;马辉;朱胜利 -专利权人：北京云圣智能科技有限责任公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种三维点云分割方法、装置及服务器，包括：获取目标场景的三维点云数据；通过预先训练得到的点云分割网络提取所述三维点云数据的目标复值特征，并基于所述目标复值特征确定所述目标场景的分割结果；其中，所述点云分割网络包括复值Pointnet++子网络，所述复值Pointnet++子网络用于提取所述三维点云数据的目标复值特征。本发明可以有效提高三维点云分割结果的准确度，显著改善三维点云分割效果。
三维分割方法装置服务器

[发明专利]一种基于点云的三维数据智能识别方法-CN201710165355.X在审
发明人：纪勇;郑尚高;冯冬青;罗勇;张兴永;李玲侠;周燕 -专利权人：河南腾龙信息工程有限公司
申请日： 2017-03-20 - 公布日： 2017-07-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点云的三维数据智能识别方法，该方法包括获取变电站设备的三维点云数据；对变电站设备的三维点云数据进行去噪处理，得到处理后的三维点云数据；从所述处理后的三维点云数据中提取变电站设备的特征，统计提取的变电站设备的特征；利用粒子群算法对特征权重进行优化，利用距离分类算法对所述处理后的三维点云数据进行分类，得到分类结果；根据分类结果，利用体积匹配法对所述处理后的三维点云数据进行姿态估计。该方法实现提高数据处理的精确度。
一种基于三维数据智能识别方法

[发明专利]基于车载LiDAR点云数据的桥梁三维重建方法-CN201510249817.7在审
发明人：姚剑;陈梦怡;万智;谢仁平;李礼 -专利权人：湖南桥康智能科技有限公司
申请日： 2015-05-18 - 公布日： 2015-09-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于车载LiDAR点云数据的桥梁三维重建方法。所述基于车载LiDAR点云数据的桥梁三维重建方法，可将获取的桥梁底部的三维点云数据实现三维模型可视化，包括以下步骤：步骤一、获取车载LiDAR点云数据；步骤二、点云数据均匀抽稀，减少数据量；步骤三、计算点云数据的法向量和曲率及密度，滤除噪声；步骤四、点云数据配准，并进行点云数据抽稀；步骤五、提取桥梁面片，加入先验知识，面片约束，构建TIN模型；步骤六、TIN模型与纹理影像映射；步骤七、三维模型可视化。本发明提供的基于车载LiDAR点云数据的桥梁三维重建方法能拟合桥梁面片，补充不完整数据，将粗扫描和细扫描数据有效结合，实现桥梁三维模型快速、实时、高精准度的构建。
基于车载 lidar 数据桥梁三维重建方法

[发明专利]一种形变识别方法、装置及电子设备-CN202110535309.0在审
发明人：李敏 -专利权人：中移（上海）信息通信科技有限公司;中移智行网络科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标物体的至少两组三维点云数据；其中，不同组三维点云数分别对应所述目标物体的不同状态；对每组三维点云数据分别进行压缩处理，得到压缩处理后的三维点云数据；对压缩处理后的三维点云数据进行转换计算处理，得到二维网格数据；对压缩处理后的三维点云数据进行划分处理，得到划分后的多个包含所述三维点云数据的第一数据单元；根据第一数据单元的相关数据和二维网格数据进行形变识别处理，确定形变结果。
一种形变识别方法装置电子设备

[发明专利]一种医疗机器人及其自动避障方法-CN202211520916.0在审
发明人：旷雅唯;刘文博;张文露 -专利权人：华科精准（北京）医疗科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供一种医疗机器人的及其自动避障方法，该方法包括：利用图像采集设备获取手术场景的二维图像数据以及三维点云数据；将所述二维图像数据输入二维语义分割网络中，得到障碍物的二维像素点；根据所述障碍物的二维像素点，结合所述二维图像数据与所述三维点云数据中像素点的对应关系，在所述三维点云数据中确定出障碍物的三维点云，根据所述障碍物的三维点云，确定机械臂的安全运动路径。本发明利用二维语义分割网络快速分割出了二维图像数据中的障碍物像素点，根据图像采集过程中二维图像数据与所述三维点云数据中像素点的对应关系，对应确定出三维点云中的障碍物点云，减少了点云分割过程的数据处理量，
一种医疗机器人及其自动方法

[发明专利]一种基于地面三维激光点云的边坡DEM生成方法-CN202010076085.7有效
发明人：王永志;廖丽霞;李辉;王宝娟;胡晓宇 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2020-01-23 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于地面三维激光点云的边坡DEM生成方法。利用三维激光扫描系统获取反映边坡地表全局特征的三维激光点云数据，基于移动最小二乘原理对边坡地面三维激光点云平面投影插值，获得边坡的插值重构三维点云；然后计算三维点云K邻近平均距离，从插值重构三维点云中识别出空洞修复点云，并将空洞修复点云融合到原始三维激光点云中，进而实现三维激光点云的空洞自适应修补；最后利用MLS原理拟合出投影平面，进行点云法向量计算，采用Delaunay准则构建DEM三角网模型，并采用半边数据结构对三角面片进行组织和管理本发明能够利用离散点云数据构建边坡DEM，为数字减灾、资源开采、安全生产等方面提供丰富的地形信息。
一种基于地面三维激光 dem 生成方法

[发明专利]一种基于低成本二维激光雷达的机器人三维感知系统及其方法-CN202011070061.7有效
发明人：赖志林;骆增辉;杨晓东 -专利权人：广州赛特智能科技有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低成本二维激光雷达的机器人三维感知系统及其方法，包括若干个二维激光雷达、三维融合算法模块、动态窗口点云模块，若干个二维激光雷达分别和三维融合算法模块连接，三维融合算法模块和动态窗口点云模块连接，若干个二维激光雷达分别安装在机器人本体上，通过二维激光雷达采集点云数据C1，三维融合算法模块将某一时刻所有的二维激光雷达采集的点云数据C1变换融合为三维点云数据C3，并结合时空约束更新动态窗口模块中的点云数据Z，再将点云数据C3变换成点云数据C4，并将点云数据C4插入动态窗口点云模块中的点云数据Z中，然后动态窗口点云模块输出点云数据Z，从而实现对环境的三维感知，无需硬件辅助设备，有效降低了成本。
一种基于低成本二维激光雷达机器人三维感知系统及其方法

[发明专利]树障的识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111089604.4有效
发明人：李鹏;黄文琦;曾群生;吴洋;周锐烨;陈佳捷 -专利权人：南方电网数字电网研究院有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取输配电廊道的拍摄图像；对所述拍摄图像进行像素级的稠密点云数据恢复，得到目标稠密三维点云数据；目标稠密三维点云数据包含色度特征信息；对所述目标稠密三维点云数据进行三维语义分割，得到三维语义分割结果；所述三维语义分割结果包括各语义对应的点云数据集合；根据所述三维语义分割结果，确定输配电线路树障隐患点。采用本方法能够提高树障识别中三维语义分割的准确率，并且可以降低设备成本，缩短获取稠密点云数据的时间。
识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]道路点云数据处理系统-CN201611257779.0有效
发明人：李超 -专利权人：法法汽车（中国）有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种道路点云数据处理系统，属于点云数据处理技术领域。所述系统包括：获取单元，用于获取道路点云数据和与道路点云数据对应的同时刻的车辆位置数据；第一计算单元，用于根据道路点云数据和所述车辆位置数据，通过SLAM算法得到车辆位姿；第二计算单元，用于根据车辆位姿，计算得到三维点云地图数据；第三计算单元，用于在三维点云地图数据中，提取与多个预设形状参数中每个预设形状参数对应的重复结构数据，得到提取后的三维点云地图数据；处理单元，用于确定压缩后的三维点云地图数据。本发明实施例解决了现有技术中三维点云地图数据量大，难于传输和保存的问题，压缩后的三维点云地图数据在向无人车传输时传输速度快。
道路数据处理系统

[发明专利]三维点云全自动分类方法及深度神经网络模型-CN202110973556.9有效
发明人：赵江洪;窦新铜;王殷瑞;张瑞菊 -专利权人：北京建筑大学
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维点云全自动分类方法，包括：获取三维点云数据集；对三维点云数据集代表的三维点云下采样，选取三维点云中的部分点作为采样点，基于采样点构建点云区域组，提取点云区域组的全局特征，用采样点代替其所在的点云区域组；将三维点云进行上采样，以将三维点云的点数量恢复至初始数量，将三维点云中每点所在点云区域组的全局特征进行拼接融合，得到每点的融合特征；对经过三维点云中每点依据其融合特征进行类别判别，得到每点的类别信息；统计每个类别包含点的数量，选择包含点的数量最多的类别作为三维点云的类别。本发明将同类整体点云的类别与每个点的单体语义类别相同的先验知识融合进深度神经网络，提高了点云的分类精度。
三维全自动分类方法深度神经网络模型

[发明专利]一种基于三维激光扫描的工程地质测绘方法与系统-CN202110224313.5有效
发明人：徐一帆;管庆军 -专利权人：徐一帆;管庆军
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T17/10 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于三维激光扫描的工程地质测绘方法与系统。该方法对工程地质的三维点云数据进行聚类得到多个点云簇和点云密度；对工程地质的标准点云数据进行得到多个标准点云簇和标准点云密度；通过对比三维点云数据和标准点云数据以判断三维点云数据的点云精度，进而获取点云簇的置信度；对点云簇的二维分布图进行连通域分析以获取该点云簇的点云特征向量；利用点云簇所在区域的陡峭程度修正置信度以得到新置信度；结合点云特征向量和新置信度获取对应区域的地质评分。对满足点云精度的三维点云数据进行特征分析，通过分析三维点云数据的分布特征以保证得到准确的工程地质评分，防止施工位置选择错误。
一种基于三维激光扫描工程地质测绘方法系统

[发明专利]基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别方法及装置-CN201910249583.4有效
发明人：鲁继文;周杰;饶永铭 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别方法及装置，其中，方法包括以下步骤：利用深度神经网络将三维点云数据投影到球面；利用球面分形深度卷积神经网络框架处理投影到球面的三维点云数据；通过融合不同层次的深度特征对处理过的三维点云数据进行三维点云识别，以得到三维点云识别结果。该方法可以有效提升三维点云识别技术在复杂场景下的准确性和鲁棒性，简单易实现。
基于球面卷积神经网络三维识别方法装置

[发明专利]一种基于点云数据的室内空间布局提取方法-CN202110326020.8有效
发明人：艾明耀;赵鹏程;李加元;胡庆武 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于点云数据的室内空间布局提取方法。本发明输入三维点云、计算三维点云的主方向，并将三维点云旋转至主方向得到旋转后三维点云；根据旋转后三维点云计算室内场景的三维空间内外分布图；分割属于内部的体素集得到房间的布局；对标记为不同房间的各体素子集进行聚类得到楼层的分布本发明能够处理不同来源的三维点云数据，对于多楼层、倾斜屋顶等复杂室内场景的数据同样有效。
一种基于数据室内空间布局提取方法

[发明专利]一种三维建筑轮廓提取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111480427.2在审
发明人：李世明;马开锋;刘辉 -专利权人：华北水利水电大学
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种三维建筑轮廓提取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。方法包括对待提取建筑的三维点云数据水平切片；提取三维点云切片中的关键角点和关键轮廓点；基于关键角点和关键轮廓点，确定三维点云切片的切片参数；基于切片参数对三维点云切片划分层组；将层组中的关键角点和关键轮廓点进行水平投影，第一二维点云数据；对第一二维点云数据进行栅格划分，并提取点云数据量超过第一预设量的栅格，得到每组第一二维点云数据所对应的第一目标栅格；基于每组第一二维点云数据所对应的第一目标栅格及对应层组的高度，生成待提取建筑的三维轮廓本申请提供的方法、装置、电子设备及存储介质可准确提取出建筑的三维轮廓。
一种三维建筑轮廓提取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]点云孔洞填补方法、点云重建方法、系统、设备及介质-CN202310083258.1在审
发明人：冯云;陈良洲;刘晓军 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种点云孔洞填补方法、点云重建方法、系统、设备及介质，涉及数据处理技术领域，点云孔洞填补方法包括：获取针对于物体的多个原始点云数据点；根据多个原始点云数据点，确定孔洞中心、边界点云数据点和中间点云数据点；根据每个边界点云数据点各自对应的三维信息、孔洞中心对应的三维信息和预设的曲率半径，确定第一新增点云数据点；根据每个原始点云数据点各自对应的三维信息、每个第一新增点云数据点各自对应的三维信息、孔洞中心对应的三维信息、曲率半径和预设的点云孔洞填补结束条件，完成点云孔洞填补。
孔洞填补方法重建系统设备介质