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[发明专利]输电通道三维测量方法及装置-CN201811388782.5在审
发明人：王树刚;曾天桥;陈诚;王鹏;周俊;高鹏 -专利权人：国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
申请日： 2018-11-21 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种输电通道三维测量方法及装置，其中，方法包括：获取输电通道的原始三维激光点云数据；计算原始三维激光点云数据中各个局部区域内的点云数据的特征；根据特征将各个局部区域内的点云数据划分为电力线点云数据和未分类点云数据；将未分类点云数据划分为植被点云数据、建筑物点云数据、地面点云数据和噪音点云数据；从植被点云数据中提取杆塔点云数据。本发明实施例提供的输电通道三维测量方法及装置，实现了对多个地物类别的多分类，首先从输电通道的原始激光雷达点云数据中识别出输电通道中最为重要的电力线点云，在保证电力线正确提取的前提下，逐级提取各个地物，实现对通道内多目标的自动提取
点云数据输电三维测量电力线三维激光点云数据局部区域地物分类杆塔植被原始激光自动提取多目标点云建筑物噪音雷达保证

[发明专利]激光雷达点云数据分类方法及装置-CN201711222953.2在审
发明人：郭彦明 -专利权人：北京数字绿土科技有限公司;深圳绿土智能科技有限公司
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2018-06-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种激光雷达点云数据分类方法及装置，该方法包括：获取样本点云数据及待分类的激光雷达点云数据；根据样本点云数据建立点云分类器；通过点云分类器对待分类的激光雷达点云数据进行分类。本发明通过样本点云数据训练出点云分类器，通过点云分类器对待分类的激光雷达点云数据进行自动分类，大大减少分类过程中的人工干预成份，自动化程度高，成本低。用于训练点云分类器的样本点云数据涵盖各种塔型的杆塔数据及各种线型的电力线数据，数据全面，通过该样本点云数据训练出的点云分类器的准确性很高，不易出错。
分类器点云数据激光雷达样本点点云分类杆塔数据训练自动分类通过点电力线数据分类准确性分类过程分类结果人工干预数据建立位置文件优化规则散斑塔型预设出错优化自动化涵盖合并

[发明专利]一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品-CN202111614862.X在审
发明人：许仲秋;张欢;谢非;陈洪涛 -专利权人：深圳朗道智通科技有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及地面滤除技术领域，且公开了一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品，包括如下步骤：获取原始点云数据；根据随机抽样一致RANSAC算法滤除所述原始点云数据中的地面数据，得到中间点云数据；计算所述中间点云数据的点云特征；将所述中间点云数据中点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据。本发明通过多次滤除，得到的结果点云数据相对于中间点云数据冗余点较少，显著提高了地面滤除的可靠性；本发明通过滤除中间点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据，和通过滤除中间点云数据中直线特征属于拟合直线阈值的点云数据，大大减少了冗余点的存在，提高了地面滤除的可靠性。
一种地面方法设备存储介质计算机程序产品

[发明专利]一种适用于多种场景的点云降噪方法及装置-CN202210246971.9在审
发明人：周浩源;彭斌;姚毅;全煜鸣 -专利权人：深圳市凌云视迅科技有限责任公司;凌云光技术股份有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供一种适用于多种场景的点云降噪方法及装置，方法包括获取3D原始点云；对3D原始点云进行体素网格划分，并获取体素网格索引；根据体素网格索引和3D原始点云的场景，采用对应的点云降噪算法剔除3D原始点云的离群点，得到离群点剔除点云；根据体素网格索引和3D原始点云的场景，采用对应的点云平滑算法对离群点剔除点云进行平滑修正，得到降噪结果点云。本申请通首先对3D原始点云进行体素网格划分，快速获取3D原始点云的拓扑关系，提升对目标点邻域的搜索效率；其次通过点云降噪算法对离群点进行去除；最后通过加权平均平滑算法对去除离群点之后的点云进行平滑修正，可以较完整地保留边缘特征点，降噪精度更高，平滑效果更好。
一种适用于多种场景点云降噪方法装置

[发明专利]一种基于通道注意力机制的三维点云分类方法及装置-CN202211145322.6在审
发明人：李光平;刘诚辉 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于通道注意力机制的三维点云分类方法及装置，包括：获取点云的三维坐标并进行预处理得到点云的坐标特征；将点云的坐标特征输入到训练好的点云特征识别模型中，得到第一数量的点云全局特征；点云特征识别模型基于点云局部图特征融合任务和点云全局特征学习任务进行训练，点云全局特征学习任务基于通道注意力机制学习点云全局上下文结构信息，通道注意力机制是基于特征通道且嵌入了邻接矩阵的注意力机制；将第一数量的点云全局特征输入到训练好的点云分类模型中，输出三维点云的分类结果本发明同时嵌入点云局部特征动态融合和全局特征学习，模型参数量更少，训练速度更快，能提高网络性能和模型的鲁棒性。
一种基于通道注意力机制三维分类方法装置

[发明专利]一种血管造影图像的点云分割方法、装置、设备及介质-CN202310807924.1在审
发明人：刘振东;马骏;郑凌霄;兰宏志 -专利权人：深圳睿心智能医疗科技有限公司
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本申请提供了一种血管造影图像的点云分割方法、装置、设备及介质，方法包括：基于血管中心线上的每个点云在血管二值分割图像中的位置，利用深度优先遍历算法，确定出血管中心线的多个待选路径；基于多个待选路径中每个待选路径的方向向量以及预设基准方向向量，构建待选方向特征列表；针对于每个点云，基于该点云对应的节点类型以及待选方向特征列表，确定该点云对应的方向特征，并将该点云的位置坐标以及该点云对应的方向特征进行拼接，以得到该点云的点云特征；最后，将该点云的点云特征输入到预先训练好的点云分割模型中，确定出该点云在血管中心线中的点云分割结果。通过方法和装置，提升了点云分割网络针对血管图像的分割准确率。
一种血管造影图像分割方法装置设备介质

[发明专利]基于MLS点云数据的行道树单体化提取方法及装置-CN202211115280.1有效
发明人：王伟玺;汤圣君;范宇航;李晓明;李游;谢林甫;郭仁忠 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MLS点云数据的行道树单体化提取方法及装置，方法包括，采用滤波方法对原始MLS点云进行预处理，得到预处理后的MLS点云；对预处理后的MLS点云进行滤波处理，得到包含行道树树干的切片点云，对切片点云进行识别提取，得到树干点云；对预处理后的MLS点云依次进行欧式聚类和体素化处理，得到体素化后的MLS点云，体素化后的MLS点云采用体素区域生长算法进行体素区域生长，得到初步的树冠点云；基于高程变化的聚类方法对初步的树冠点云中树冠边缘进行优化，得到精确的树冠点云，将精确的树冠点云与对应的树干点云合并，得到完整的单颗行道树点云；本发明提高了行道树的识别精度以及提高了行道树个体提取结果。
基于 mls 数据行道树单体提取方法装置

[发明专利]一种3D图像点云匹配方法、系统、设备及介质-CN202211653754.8有效
发明人：马丽涛;陈继强 -专利权人：河北工程大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开一种3D图像点云匹配方法、系统、设备及介质，涉及数字图像处理领域，包括：获取室内真实场景的3D图像点云数据集，包括：待匹配的第一点云和第二点云；根据第一点云和第二点云，以最小化点云指派代价为目标函数，构建基于最优传输的点云匹配模型；点云指派代价由正交变换矩阵、拉伸变换矩阵和点云间指派矩阵确定；采用交替迭代求解算法，对点云匹配模型进行求解，得到最优解，包括：最优正交变换矩阵、最优拉伸变换矩阵和最优点云间指派矩阵；根据最优点云间指派矩阵，对第一点云和第二点云进行匹配，得到匹配后点云；匹配后点云用于重建室内真实场景的3D图像。本发明能够提高室内真实场景3D图像点云匹配的精确性和鲁棒性。
一种图像匹配方法系统设备介质

[发明专利]3D人脸点云重建方法及系统-CN202010834329.3在审
发明人：顾一新 -专利权人：东莞正扬电子机械有限公司
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种3D人脸点云重建方法及系统，其中该方法包括初始点云建立、点云配准、点云重采样以及点云增强四个阶段；在点云配准阶段，通过神经网络学习的方式动态生成点云配准所需的系数，使得生成的点云数据更加精确，而且不过分依赖点对中的对应关系；同时通过神经网络下采样的方式生成相邻两帧点云的特征矩阵，并求出两特征矩阵的欧氏距离，从而减少点云的计算量，基本达到可实时处理的条件；另外，通过点云重采样来进一步降低重建后的点云的噪声，通过点云增强的方式来增加重建后的点云的鲁棒性，使之更好的应用于后续的曲面重建中。
人脸点云重建方法系统

[发明专利]云点拼接方法、终端设备、计算机存储介质-CN201910797573.4在审
发明人：祁春超;张智胜 -专利权人：深圳市华讯方舟太赫兹科技有限公司;华讯方舟科技有限公司
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2020-01-24 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请提供了一种云点拼接方法、终端设备、计算机存储介质。该点云拼接方法包括：获取绕同一旋转轴扫描得到的两幅点云，并基于两幅点云计算得到旋转平移矩阵，基于旋转平移矩阵获取旋转轴的方向向量，基于两幅点云，获取其他点云的旋转角度，基于方向向量以及旋转角度，获取其他点云与两幅点云的旋转平移矩阵，将其他点云分别按照对应的旋转平移矩阵进行旋转平移，并将旋转平移后的点云进行拼接。本申请的云点拼接方法通过两幅点云求得的旋转轴，计算得到其他点云的旋转平移矩阵，避免了多次直接计算旋转平移矩阵的计算量，有效地提高了点云拼接的效率。
点云旋转平移矩阵拼接旋转轴方向向量计算机存储介质矩阵获取直接计算终端设备计算量有效地申请扫描

[发明专利]一种点云分割方法及装置-CN202111276868.0在审
发明人：韩恒贵 -专利权人：北京经纬恒润科技股份有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种点云分割方法及装置，方法包括：获取激光点云数据，所述激光点云数据包括三维的点云数据；使用点云分割网络对所述激光点云数据进行粗粒度预测先验，得到粗粒度先验结果；将所述粗粒度先验结果降维转化为一维的降维点云数据；从所述降维点云数据中提取物体局部点云数据；对所述物体局部点云数据进行聚类分割，得到点云分割物体。上述实现方案将粗粒度先验结果降维转化为一维的降维点云数据，在保留三维数据特征的前提下能够大大减少后续的数据计算量，提升数据处理速度；后续利用降维后的点云数据快速提取出物体局部数据，并对物体局部数据进行聚类分割，提高激光点云物体的分割准确性。
一种分割方法装置

[发明专利]图像深度标注方法、装置、设备及存储介质-CN202210161561.4在审
发明人：韩文韬;鲁赵晗;韩旭 -专利权人：广州文远知行科技有限公司
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种图像深度标注方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对多帧相机图像对应的点云序列进行点云分离，得到对应的动态点云和静态点云；将所有静态点云变换至世界坐标系，并进行处理，得到对应的背景点云；对动态点云进行插值处理，并将插值处理处理后的动态点云与背景点云进行叠加，得到对应帧的稠密点云；将稠密点云投影至对应帧的相机图像的相机平面，得到相机图像对应的深度标注。本发明的技术方案中针对图像深度获取的难点，通过对多帧点云数据进行点云分离和叠加，使得稀疏点云成为稠密点云，进而使得转换的深度图像中的深度数据稠密。
图像深度标注方法装置设备存储介质

[发明专利]一种目标物轮廓点云的提取方法、装置、设备及存储介质-CN202310337093.6在审
发明人：陈西江;潘德轩;茅雯焱 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种目标物轮廓点云的提取方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标物的初始点云，为初始点云构建对应的局部领域投影平面；确定初始点云在对应的局部领域投影平面上的局部平面投影点，根据局部平面投影点确定初始点云的边界点云；根据初始点云中任意两点间的距离以及初始点云的边界点云确定对应的包围球；确定包围球的中心平面，将包围球内的初始点云投影至中心平面得到中心平面投影点；根据中心平面投影点建立轮廓点云提取模型；基于轮廓点云提取模型，从初始点云中提取目标物轮廓点云。本发明提供的一种目标物轮廓点云的提取方法、装置、设备及存储介质，抗噪性能好，且能够准确提取出目标物轮廓点云。
一种目标轮廓提取方法装置设备存储介质

[发明专利]一种利用点云密度与旋转信息对稀疏点云进行分类与分割的方法-CN201910297809.8有效
发明人：阎跃观;严海旭;戴华阳;苏晓茹;杨倩;袁梅 -专利权人：中国矿业大学（北京）
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种利用点云密度与旋转信息对稀疏点云进行分类与分割的方法，包括如下步骤：预处理点云；对稀疏点云的坐标信息进行分析；对稀疏点云的空间和密度信息进行分析；结合点云空间坐标特征与密度及旋转特征进行点云分类与分割本发明通过对点云的预处理方式以及对稀疏点云空间信息和旋转信息的挖掘与利用，从而提升点云分类与分割的工作模式，采用本算法对不同密度的点云(稀疏点云，密集点云)的分类和分割进行对比，效率提高十倍以上；用本方法对稀疏点云的分类和分割与传统机器学习方法
一种利用密度旋转信息稀疏进行分类分割方法

[发明专利]确定点云过滤阈值、点云过滤方法、装置和矿车-CN202310382008.8在审
发明人：刘文彬;蒋建豫;胡德平;马洪潮;曹艳 -专利权人：徐州徐工重型车辆有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本公开提出了一种确定点云过滤阈值、点云过滤方法、装置和矿车，涉及点云数据处理技术领域。其中，确定点云过滤阈值的方法包括：根据点云点集合经过滤剩余的点云点数量占所述点云点集合的总点数的比值、与期望比值的关系，构建点云过滤阈值的目标函数；利用根据烟花算法构建的求解算法，对所述目标函数进行求解，以确定所述点云过滤阈值。通过以上方法，能够在工程上快速、准确地确定点云过滤阈值，进而在工程上基于点云过滤阈值快速、准确地对点云数据进行过滤。
确定过滤阈值方法装置矿车