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[发明专利]云检测方法及装置-CN201811257417.0在审
发明人：殷亚秋;杨金中;孙永军;邢宇;文可戈;安娜 -专利权人：中国国土资源航空物探遥感中心
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种云检测方法及装置，在该方法中，将遥感影像分割为互不交迭的多个同质对象，调用基于同质对象并利用正则化最小二乘算法预先建立的分类模型，对同质对象进行分类，检测得到云数据，云数据为包括云对象的同质对象通过本发明，可以减少遥感影像在云检测处理过程中计算的数据量，并提升云检测的效率。
检测方法装置

[发明专利]云检测及全天空总云量检测方法和系统-CN201310404266.8有效
发明人：杨俊;吕伟涛;马颖;姚雯 -专利权人：中国气象科学研究院
申请日： 2013-09-06 - 公布日： 2013-12-25 - 主分类号： G01W1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种云检测及全天空总云量检测方法和系统。该系统包括：图像获取设备：用于获取预定时刻的天空的云图；天空类型确定模块：用于确定在所述预定时刻所述天空的天空类型；云检测模块：通过分割阈值来检测所述云图中的云；全天空总云量计算模块：用于根据所述全天空云图中的云占整个所述全天空云图的比例来计算天空总云量本发明通过不同天空类型对应的天空云图分割阈值来检测云图中的云，充分考虑了不同天气状况对全天空云图检测结果的影响，使得云检测精度更高。
检测天空云量方法系统

[发明专利]样本生成、神经网络的训练、数据处理方法及装置-CN202011194001.6在审
发明人：杨霁晗;史少帅;王哲;石建萍 -专利权人：上海商汤临港智能科技有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种样本生成、神经网络的训练、数据处理方法及装置，通过对所述多帧第一点云数据中的每帧第一点云数据进行目标检测，得到每帧第一点云数据的第一目标检测结果；基于所述每帧第一点云数据的第一目标检测结果、表征点云数据中存在目标的第一置信度阈值、以及表征点云数据中不存在目标的第二置信度阈值，从所述多帧第一点云数据中，确定第一目标点云数据；基于所述第一目标点云数据、以及所述第一目标点云数据对应的第一目标检测结果这种方法提高了生成的样本数据的可靠性，从而提高了训练后得到的目标检测模型的检测精度。
样本生成神经网络训练数据处理方法装置

[发明专利]一种云环境的检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310444345.5在审
发明人：张天顺;邱春武;康宇 -专利权人：新浪技术（中国）有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种云环境的检测方法，以解决现有技术中由于无法对包含未知漏洞特征的安全风险进行检测，从而导致安全检测结果不准确的问题。方法包括：获取待检测的云环境下容器的运行条件的信息；基于运行条件的信息和预设的漏洞攻击实现方法，编译能够在云环境下容器中运行的漏洞攻击检测程序；其中，漏洞攻击检测程序，用于模拟攻击者对待检测的云环境发起预设类型的漏洞攻击；将漏洞攻击检测程序下载至容器，通过容器运行漏洞攻击检测程序，产生相应的运行结果；基于运行结果，确定待检测的云环境的安全风险。本申请还公开一种云环境的检测装置、电子设备及计算机可读存储介质。
一种环境检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法-CN201810401076.3在审
发明人：罗印升;李小妹;宋伟 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，属于机器视觉检测技术领域，获取待检测电池的三维点云数据，将点云数据进行降维；得到待检测电池的缺陷区域，提取缺陷区域点云数据；提取出标准电池相同区域的点云数据；对两片点云数据进行采样并匹配搜索；得到优化的特征点对应关系，计算大致刚性变换关系，实现粗配准；对粗配准结果进行约束性检测，进行正确性的验证；优化点云数据间的刚性变换关系，实现自动精确配准，判断电池外观是否合格本发明通过降维算法将三维图像变为二维图像，在二维图像中利用平面缺陷检测技术，得到缺陷区域点云数据，将点云数据进行匹配，缩小检测范围，减少运行时间，提高准确率。
点云数据电池外观缺陷区域配准匹配二维图像刚性变换检测电池缺陷检测降维机器视觉检测三维点云数据标准电池检测技术匹配搜索平面缺陷三维图像特征点约束性检测准确率采样算法优化验证

[发明专利]基于激光点云的杆塔倾斜检测的方法及装置-CN201510870434.1在审
发明人：刘正军;陈亮;熊小东;左志权 -专利权人：中国测绘科学研究院
申请日： 2015-12-02 - 公布日： 2016-02-17 - 主分类号： G01C9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于激光点云的杆塔倾斜检测的方法及装置。其中，该方法包括如下步骤：提取激光点云中要检测的杆塔的塔身部分对应的塔身点云；将塔身点云在垂直于水平面的多个方向的二维平面上进行投影，得到多个塔身点云投影；对每个塔身点云投影进行侧棱提取，得到每个塔身点云投影对应的两条侧棱；计算每个塔身点云投影对应的两条侧棱与水平面之间夹角的角度差；将所有塔身点云投影对应角度差中最大的角度差的一半作为要检测的杆塔的杆塔倾斜角度。通过激光点云对杆塔的倾斜状况进行分析，将人力从繁重的杆塔检测作业中解脱出来，使杆塔倾斜检测可在室内通过计算完成，提高杆塔倾斜检测的效率，且检测准确性高。
基于激光杆塔倾斜检测方法装置

[发明专利]一种基于无人系统的激光点云三维目标检测方法-CN202310279707.X在审
发明人：毛建旭;贺振宇;王耀南;张辉;陶梓铭;易俊飞;钟杭;刘彩苹;朱青;刘敏 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于无人系统的激光点云三维目标检测方法包括如下步骤：步骤S1：获取基于无人系统的激光点云数据集，对所述激光点云数据集进行预处理，将预处理后的激光点云数据集按照预设比例1:1分为训练集和测试集；步骤S2：构建基于无人系统的激光点云三维目标检测模型；步骤S3：将所述训练集输入至所述激光点云三维目标检测模型，得到训练好的激光点云三维目标检测模型；步骤S4：将所述测试集输入至所述训练好的激光点云三维目标检测模型，得到三维目标检测结果。本发明所提出的动态边缘卷积模块与自适应特征融合网络具有更加丰富与精细的特征表示，提高激光点云三维目标检测的精度。
一种基于无人系统激光三维目标检测方法

[发明专利]质量检测方法及系统、电子设备、存储介质-CN202110853663.8有效
发明人：周赏;王凯;刘羽;周璐;李铭 -专利权人：浙江华睿科技股份有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种质量检测方法及系统、电子设备、存储介质，所述方法包括：在运动平台承载被检测对象运动过程中，基于由运动平台的编码器测量得到的编码值触发线激光三维扫描仪对所述被检测对象进行扫描；基于编码值对线激光三维扫描仪扫描得到的单帧点云数据进行拼接，得到多帧点云数据；对多帧点云数据进行多次表面拟合，得到被检测对象的各表面的点云数据；每次表面拟合基于当前的多帧点云数据进行一个表面的拟合，得到一个表面的点云数据，并在从当前的多帧点云数据中剔除一个表面的点云数据后，进行下一次表面拟合；基于被检测对象的各表面的点云数据进行被检测对象的质量检测。
质量检测方法系统电子设备存储介质

[发明专利]目标检测方法、目标检测装置与电子设备-CN202211417740.6有效
发明人：杨林;韩志华;杨漫瑶;雷书权 -专利权人：苏州挚途科技有限公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本申请提供了一种目标检测方法、目标检测装置与电子设备。该目标检测方法包括：对接收的连续的至少第一数量帧的点云数据进行分层，得到多个目标点云数据层，其中，一个目标点云数据层包括第二数量帧的点云数据，点云数据为基于3D传感器获取的车辆在预设场景下的三维数据信息，第一数量大于第二数量；至少基于各目标点云数据层，提取对应的目标点云数据层的体素特征，得到多个目标分层特征，其中，一个目标点云数据层对应一个目标分层特征；至少基于多个目标分层特征，得到全局注意力特征，并将全局注意力特征至少输入至预设检测网络中，以进行目标检测，从而解决了现有技术中因较多帧数原始点云叠加，导致检测算法的检测性能下降的问题。
目标检测方法装置电子设备

[发明专利]一种多特征融合的矿区粉尘滤除方法-CN202211108361.9在审
发明人：刘润森;韩蕾;邬海杰;郭旭东;王杰 -专利权人：北京踏歌智行科技有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G01S17/931 文献下载
摘要：一种多特征融合的矿区粉尘滤除方法，包括：S1:在回波检测模块通过传感器获取点云数据，同一束激光光线产生多次回波信号，通过分析每一束激光光线对应的不同回波的点云数据判断障碍物的穿透特性，分析多次回波获得输出点云数据；S2:将所述输出点云数据输入点云语义检测模块中的点云语义检测网络，学习特征，构建并输出点云数据；S3:将点云语义检测模块输出的点云数据输入强度检测模块，进行强度分析获得分析结果；S4:将强度分析后的分析结果输入感知模块，感知模块处理后输出感知结果，将该感知结果作为最终目标点云输入后处理模块，并由后处理模块进行曲率分析，输出决策级结果。
一种特征融合矿区粉尘方法

[发明专利]一种基于点云模型的面轮廓度精确检测的方法及系统-CN201610693810.9在审
发明人：陈国栋;吴炎凡;王正;王振华;孙立宁 -专利权人：苏州大学
申请日： 2016-08-19 - 公布日： 2016-12-21 - 主分类号： G01B21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点云模型的面轮廓度精确检测的方法，包括：建立待测工件的理论点云模型；测量待测工件的实际点云模型；对待测工件的理论点云模型和实际点云模型完成配准；对理论点云模型进行特征提取，获取其法线特征；计算理论点云模型和实际点云模型的轮廓度误差。本发明简单、实用、快捷，适用于任何模型的轮廓度检测，通用性强，可以同时提高工业轮廓度检测的精度和效率，能够满足高精度轮廓度误差评定的需求。本发明还公开了一种基于点云模型的面轮廓度精确检测的系统。
一种基于模型轮廓精确检测方法系统

[发明专利]点云模型的检测方法和装置、电子设备和可读存储介质-CN202210375016.5在审
发明人：张东波;秦旭洲;焦少慧 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本申请公开了一种点云模型的检测方法和装置、电子设备和可读存储介质，属于点云模型技术领域。其中，点云模型的检测方法，包括：获取点云模型，对点云模型进行预处理。获取预处理后点云模型的融合参数。获取预处理后点云模型的倒角距离。获取预处理后点云模型的局部一致性参数。获取融合参数的第一权重、倒角距离的第二权重和局部一致性参数的第三权重。基于融合参数、倒角距离、局部一致性参数、第一权重、第二权重和第三权重，获取检测结果，完成对点云模型的检测。
模型检测方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]雷达遮挡物的检测方法及装置、计算机设备、芯片、终端-CN202210662153.7在审
发明人：游昌斌;郭翔宇;鲁锦程 -专利权人：青岛慧拓智能机器有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G01S7/497 文献下载
摘要：本发明公开了一种雷达遮挡物的检测方法及装置、计算机设备、芯片、终端，涉及检测技术领域，主要目的在于解决现有矿区中车辆雷达遮挡物的检测效率的问题。主要包括：获取不同类型雷达采集的实时点云帧；基于时间阈值确定与所述实时点云帧对应的目标点云帧；统计所述实时点云帧与所述目标点云帧之间的点云帧总数量以及异常点云帧数量；若所述异常点云帧数量与所述点云帧总数量的比值大于异常帧数量占比阈值，则确定所述雷达被遮挡，实现雷达遮挡物的检测。
雷达遮挡检测方法装置计算机设备芯片终端

[发明专利]基于云模型的电池一致性检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211734373.2在审
发明人：陈显楚 -专利权人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：本申请提供一种基于云模型的电池一致性检测方法、装置、电子设备和存储介质，其中，基于云模型的电池一致性检测方法包括：获取第一时刻的所有单体电压组成数列，并作为第一数列；获取第一时刻的所有单体电压组成数列，并作为第二数列；基于第一数列和第二数列计算所有单体电压的变化量，并生成第三数列；基于第三数列和逆向云发生器计算云滴的数字特征，其中，云滴的数字特征包括云滴在论域空间分布的期望、云滴的熵和云滴的超熵；基于云滴在论域空间分布的期望、云滴的熵和云滴的超熵，以及预设阈值确定一致性检测结果。本申请能够检测电池的一致性，并克服现有技术存在了检测准确性低，无法在先检测的缺点。
基于模型电池一致性检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于图像对齐的监控云台失控实时检测方法-CN202010172810.0有效
发明人：易云;徐林楠;肖伟;单芬;胡文玉 -专利权人：江西憶源多媒体科技有限公司;赣南师范大学
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像对齐的监控云台失控实时检测方法，该检测方法旨在解决现今针对监控云台的失控检测，人工检查可行性低，而使用现有的计算机视觉技术检测算法复杂度高，且检测准确率低，难以实现实时检测的技术问题该检测方法的具体步骤为：先初始化监控云台控制指令集合，并基于图像对齐技术，利用被检测的监控摄像头在执行一个旋转指令前后获取的监控图像，计算监控云台的实际旋转角度，通过比较预期旋转角度和实际旋转角度来判断监控云台是否正常响应旋转指令，从而检测监控云台是否失控，并且控制其进行依次循环检测。该检测方法基于图像对齐技术，并突破性地结合各数据处理算法，实现了实时快速高准确性地对监控云台失控进行检测。
一种基于图像对齐监控失控实时检测方法