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[发明专利]基于多线激光雷达的小型障碍物检测方法及装置-CN201910836883.2有效
发明人：杨潇潇;熊祺;张放;李晓飞;张德兆;王肖;霍舒豪 -专利权人：北京智行者科技股份有限公司
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多线激光雷达的小型障碍物检测方法，包括：获取当前帧中，多线激光雷达的点云信息；获取第一数量个地面点云中，径向梯度的绝对值大于预设的梯度阈值的地面点云，得到第二数量个小型障碍物边缘点云；从第一数量个地面点云中获取正向跳变点云和负向跳变点云之间的点云，得到第三数量个小型障碍物点云；正向跳变点云和负向跳变点云分别为第二数量个小型障碍物边缘点云中径向梯度为正的点云及径向梯度为负的点云；根据当前帧对应的第三数量个小型障碍物点云，以及当前之前的n帧小型障碍物点云，判断是否存在误检；当没有误检时，输出第三数量个小型障碍物点云。
基于激光雷达小型障碍物检测方法装置

[发明专利]一种异构变分辨率点云成像可视化方法-CN202210257552.5在审
发明人：郝群;李治军;曹杰;唐鑫;鲍春;宁雅倩 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开一种异构变分辨率点云成像可视化方法，包括以下步骤：构建异构变分辨率点云成像激光雷达模型；利用所述异构变分辨率点云成像激光雷达模型，对目标物进行异构变分辨率点云成像扫描，采集点云数据，并显示所述点云数据；对可见光波段与所述点云数据进行融合显示。本发明构建异构变分辨率点云成像激光三维成像系统并且能完成异构变分辨率点云成像点云的实时显示，此外基于高精度的三维模型实现可见光波段与点云数据的三维图像融合可视化显示。
一种异构变分辨率成像可视化方法

[发明专利]基于骨架配准的时变点云重建方法及系统-CN201010532158.5有效
发明人：郑倩;陈宝权 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2010-11-04 - 公布日： 2012-05-23 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于骨架配准的时变点云重建方法及系统，该方法包括以下步骤：获取运动物体时变点云序列，并将点云序列分成多个帧；提取每帧点云序列中的曲线骨架；建立相邻帧之间曲线骨架的骨架结点的对应关系；根据所述曲线骨架的骨架结点的对应关系配准骨架序列；根据配准的骨架序列计算一致骨架序列；根据所述一致骨架序列提取运动数据，且根据所述一致骨架序列和运动数据配准并补全点云数据。上述基于骨架配准的时变点云重建方法及系统，采用提取的曲线骨架并建立骨架结点的对应关系，再计算得出一致骨架序列，根据一致骨架序列和运动数据配准并补全点云，重建了新的点云，该方法无需借助精确的网格模版，通用性较强
基于骨架时变点云重建方法系统

[发明专利]一种基于多层跳序树结构的变分辨率点云简化方法-CN202110496447.2有效
发明人：解杨敏;张莉君;杨巧妮;高云涵 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多层跳序树结构的变分辨率点云简化方法，主要分为点云快速存储以及变分辨率点云简化两部分。点云快速存储部分针对激光点云数据量大、检索困难，采用多层级的跳序空间及跳序树结构，提高数据检索效率；变分辨率点云简化部分针对激光点云数据密集且存在噪声，采用主成分分析方法计算局部曲率生成变分辨率点云，降低平坦地区点云密度，保持复杂地区点云分辨率，减少点云数据的同时保留重要地形特征。
一种基于多层跳序树结构分辨率简化方法

[发明专利]一种脑组织漂变校正方法和手术导航系统-CN202210436752.7在审
发明人：李赞;刘文博;旷雅唯 -专利权人：华科精准（北京）医疗科技有限公司
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种脑组织漂变校正方法和手术导航系统，该方法包括：基于结构光，采集组织漂变后的脑组织的第二点云；基于匹配算法，将所述第二点云的至少部分区域与第一点云的至少部分区域进行非刚性配准，得到所述第二点云的所述至少部分区域在组织漂变前后对应的非刚性匹配关系；根据所述非刚性匹配关系校正所述第一点云，得到第三点云。本发明利用结构光快速、便捷、大量地获取了组织漂变后的脑组织的第二点云，使用第二点云与组织漂变前的第一点云进行匹配，准确地得到了对应的非刚性匹配关系，并基于非刚性匹配关系对第一点云进行了快速精准地校正。
一种组织校正方法手术导航系统

[发明专利]一种用于3D打印的3D点云精简方法-CN202211414064.7在审
发明人：武迎春;张赞赞;张升;张彩 -专利权人：北京北科增材制造科技有限公司;太原科技大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： B29C64/386 文献下载
摘要：本发明提出了一种用于3D打印的3D点云精简方法，属于3D打印技术领域，解决了现有点云精简算法侧重于3D模型几何显著区的特征保留，造成了数据封装后平坦区空洞的问题，通过在点云缓变区建立了尖锐度与均匀性折中的特征评价函数，根据特征阈值实现缓变区的二次分类；对缓变区特征值高的点进行精简时，提出基于八叉树划分的子空间分级采样算法，在提高精简速度的同时可有效控制精简率；对缓变区特征值低的点进行精简时，提出远近点循环采样算法，在数据高采样率下保证点的均匀性。实验验证了所提算法的有效性：且本算法精简的3D点云封装后空洞明显变少；定量评价结果中，本算法精简后点云的最大距离误差和平均距离误差均有所降低。
一种用于打印精简方法

[发明专利]一种曲面变分阈值的自适应确定方法-CN202210102637.6在审
发明人：何华;李宗春;邓勇;李丛;付永健;熊峰;赵昭明 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：本发明属于点云数据处理技术领域，具体涉及一种曲面变分阈值的自适应确定方法。该方法首先计算原始采样点云数据中各点云的曲面变分值，并进行排序；然后对排序后的各点云的曲面变分值进行曲线拟合；接着计算拟合曲线上各点云所对应的曲率半径/斜率，选取曲率半径在曲率半径最小值附近设定范围内/斜率的绝对值为1±x的点云所对应的曲面变分值作为曲面变分阈值。该方法自适应确定的曲面变分阈值准确合理，能够区分出原始采样点云数据的高低曲率区域，避免了人工法选取曲面变分阈值造成的随机性、缺乏依据和耗时长的缺陷，保证了最终提取的特征点中既没有过多的冗余平缓点、且有足够多的反映物体细节的特征点
一种曲面阈值自适应确定方法

[发明专利]一种蠕变时效成形模具设计方法、成形模具及成形方法-CN202210506154.2有效
发明人：湛利华;劳山峰;徐永谦;黄明辉 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种蠕变时效成形模具设计方法、成形模具及成形方法，其中，设计方法通过蠕变仿真试验得到合适模具形貌的点云，以点云为基础生成最终模具型面并保留点云，并将点云姿态作为构件在蠕变时效成形中定位参照；在模具型面的下方设计模具底座；根据点云外轮廓设计定位凸台和定位凹槽，并在定位凹槽内设计定位块；根据复杂曲率构件的外形设计压板；成形复杂曲率构件时，构件坯料放入模具点云轮廓线内，左端一边与定位凸台一边重合本发明有效解决了复杂曲率变化的构件蠕变时效成形因无定位导致成形外形错位的问题。
一种时效成形模具设计方法模具

[发明专利]一种提高既有铁路线无人机激光雷达测量精度的方法-CN202310679762.8在审
发明人：曹成度;许诗旋;李海亮;费亮;王波;夏旺;马龙;李昭熹;童思奇 -专利权人：中铁第四勘察设计院集团有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G01S17/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高既有铁路线无人机激光雷达测量精度的方法，包括：沿着既有铁路线的延伸方向在其轨道两侧交替布设标靶控制点装置，并获取实测坐标；利用无人机执行预设航线规划获取有关既有铁路线的原始数据；对原始数据进行包括航迹和点云解算的预处理，以获取第一激光点云；提取第一激光点云中每个标靶控制点的点云坐标和时刻，并将点云坐标与对应的实测坐标求差，获得对应时刻的坐标误差；基于所有标靶控制点的坐标误差及时刻，建立自适应点云误差时变模型并通过该模型对第一激光点云进行修正本发明通过自适应点云误差时变模型的修正，提高了既有铁路线无人机激光雷达测量的精度。
一种提高既有铁路线无人机激光雷达测量精度方法

[发明专利]点云数据的压缩、数据传输、数据解压方法及装置-CN202011636968.5在审
发明人：刘德臣;王邓江;王亚军;邓永强 -专利权人：北京万集科技股份有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F16/174 文献下载
摘要：本发明提供了一种点云数据的压缩、数据传输、数据解压方法及装置。其中，点云数据的压缩方法包括：获取基础数据；计算所述基础数据与待压缩点云数据之间的差异，得到差异数据；其中，待压缩点云数据通过激光雷达采集；待压缩点云数据的类型包括：突变式数据和微变式数据，突变式数据与基础数据之间的差异数据的数据量大小超过第一阈值，且微变式数据与基础数据之间的差异数据的数据量大小小于第二阈值；根据基础数据对待压缩点云数据进行压缩，得到压缩数据，其中，压缩数据包括：基础数据，以及待压缩点云数据与基础数据之间的差异数据。采用上述技术方案，解决了相关技术中，对激光雷达采集的点云数据，在数据量过大时，无法及时处理的问题。
数据压缩数据传输解压方法装置

[发明专利]一种车辆变道检测方法、装置及系统-CN202210701258.9在审
发明人：郭枰;屈操;陶烨 -专利权人：无锡威孚高科技集团股份有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明涉及智能驾驶技术领域，具体公开了一种车辆变道检测方法，其中，包括：获取车辆前方目标的视觉图像信息以及雷达点云检测信息；根据视觉图像信息确定车辆前方目标的第一属性信息，以及根据雷达点云检测信息确定车辆前方目标的第二属性信息；根据第一属性信息和第二属性信息确定视觉图像信息和雷达点云检测信息是否为车辆前方同一目标；当确定视觉图像信息和雷达点云检测信息为车辆前方同一目标时，将第一属性信息与第二属性信息进行融合，确定车辆前方目标的预测轨迹信息本发明还公开了一种车辆变道检测装置及车辆变道检测系统。本发明提供的车辆变道检测方法能够提高检测精度。
一种车辆检测方法装置系统

[发明专利]一种基于旋转等变网络的点云配准方法及系统-CN202310016404.9在审
发明人：郭裕兰;敖晟;胡庆拥 -专利权人：中山大学·深圳;中山大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于旋转等变网络的点云配准方法及系统，方法包括：获取待配准点云；利用基于点的旋转等变且平移不变的第一网络对每个待配准点云进行处理，获取逐个点云的参考方向和关键点得分；根据关键点得分进行关键点提取，并根据参考方向和基于补丁的第二网络为每个关键点提取旋转不变和SO(2)等变的特征；基于预设的匹配策略，根据特征生成具有高内点率的点对应；根据点对应，通过对应分组算法求解相对位姿，完成点云配准。本发明实施例构建了高效通用的特征学习框架，能够利用旋转不变和SO(2)等变的特征产生具有高内点率的点对应，可广泛应用于计算机技术领域。
一种基于旋转网络点云配准方法系统

[发明专利]基于变分辨率体素格网的机载激光点云处理方法-CN202010085191.1有效
发明人：胡翔云;张津铭;秦楠楠 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-02-10 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及基于变分辨率体素格网的机载激光点云处理方法及应用。首先，本发明的变分辨率点云压缩算法能够将原始激光点云压缩为变分辨率点云，基于该变分辨率点云规则格网化得到的变分辨率体素格网既能覆盖较大的平面范围又能保证中心区具有较高的分辨率，从而能够同时满足不同地形场景的处理对体素格网的平面覆盖范围以及分辨率的不同要求变分辨率体素格网能够灵活的应对不同地形场景，有效提升点云分类模型的鲁棒性。
基于分辨率体素格网机载激光处理方法

[发明专利]一种基于变分辨率体素格网与稀疏卷积的点云滤波方法-CN202010396259.8有效
发明人：胡翔云;秦楠楠;孙健;代恒铭 -专利权人：武汉慧点云图信息技术有限公司
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于变分辨率体素格网与稀疏卷积的点云滤波方法及装置。包括：获取原始点云，将原始点云分割成点云块；建立点云分辨率压缩算法，根据点云分辨率压缩算法对该点云块进行环形压缩变换，获取压缩后的点云块，根据本地转化规则，将压缩后的点云块转化为变分辨率体素格网；通过子流型稀疏卷积搭建三维语义分割网络，利用三维语义分割网络对变分辨率体素格网进行特征抽取以及密集分类。本发明通过利用变分辨率体素格网与稀疏卷积来实现点云滤波，能够保证中心区具有较高分辨率的同时覆盖更多的空间上下文信息，增强了滤波模型处理复杂场景的鲁棒性，同时能够处理更大尺寸的体素格网输入以及采用更大规模的基础网络
一种基于分辨率体素格网稀疏卷积滤波方法

[发明专利]点云的预测编码、解码的方法和设备-CN201880075765.8在审
发明人： S.拉塞尔;S.普里;蔡康颖;J.里卡德;C.古德 -专利权人：交互数字VC控股公司
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：这种用于将时变3D点云帧间预测编码到至少一个比特流中的方法，所述时变3D点云包含一系列被分成多个3D块的连续帧，所述方法包括对包含几何变换的3D运动信息进行编码(20)，所述几何变换包括表示旋转变换的旋转信息和表示平移变换的平移信息
预测编码解码方法设备

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