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公开(公告)号：CN117031481A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311017158.5
申请日：2023-08-14
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司 , 武汉绿土图景科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于投影3D激光点云的移动机器人重定位方法及系统，实现机器人在上电初始化或者发生“劫持”需要进行定位时，仅依靠自身搭载的3D激光雷达传感器，在预先建立的环境点云地图中，不需要人工干预，全自动快速地完成机器人的重定位；通过激光SLAM预先建立环境的3D点云地图，对其进行投影处理得到多分辨率栅格地图；在机器人需要进行重定位时，获取的当前激光雷达数据进行投影，对2D投影图和多分辨率栅格地图进行线特征匹配和分支定界搜索，以较高的效率完成机器人的初始位姿搜索；然后将该位姿作为ICP点云配准的初始值，提高配准的精度和速度，获取最终的机器人重定位结果。
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公开(公告)号：CN116977864A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311095267.9
申请日：2023-08-29
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司 , 武汉绿土图景科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种基于点云变化的砍伐边界自动提取方法及系统，其中方法包括：采集砍伐区域的多期植被点云数据；获取两期点云数据，所述两期点云数据包括历史期点云和当前期点云；提取计算当前期点云相对历史期点云的点云植被缺失的点云数据，并确定为砍伐点云；对所述砍伐点云进行聚类去噪处理得到目标砍伐点云；获取所述目标砍伐点云的点云集中度，通过辨识所述点云集中度将所述目标砍伐点云相对集中的部分进行分组，划分成若干个变化区域；每个所述变化区域为砍伐区域。上述基于点云变化的砍伐边界自动提取方法通过多期点云分析实现了砍伐区域的精确识别功能，同时提升了林业数据处理效率。
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公开(公告)号：CN116363326A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310329860.9
申请日：2023-03-30
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司 , 武汉绿土图景科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高精度地图制图系统及方法，至少构建道路线图层、车道标线图层、车道向量图层、道路边界线图层；检测当前的道路线图层、车道标线图层、车道向量图层、道路边界线图层是否正确无误后，在检测正常情况下认定整个路网正常，并认定上述四个图层为四个基本道路线图层；在检测当前的整个路网正常情况下，基于四个基本道路线图层生成对应的节点图层，最终基于当前的基本道路线图层和对应的节点图层构成最终的目标路网；基于所述目标路网加载添加道路设施图层，利用上述制图方法可以得到了高精度地图，节约人工资源，提高了制图效率。
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公开(公告)号：CN115565324A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211479394.4
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司 , 武汉绿土图景科技有限公司
Inventor： 张衡 , 陈琳海 , 褚成凤 , 其他发明人请求不公开姓名
IPC: G08B13/196 , G06T7/80 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种电力线的防外破监控方法和系统，其中，电力线的防外破监控方法包括：使用激光雷达对监控设备、视频相机和电力线进行坐标标定；使用坐标标定后的监控设备，控制视频相机实时获取电力线场景的视频图像，根据视频图像判断是否存在外部障碍物进入电力线监控区域；若判定存在外部障碍物进入电力线监控区域，则启动激光雷达对外部障碍物进行点云检测，提取外部障碍物对应的有效故障目标；计算有效故障目标与邻近电力线的空间距离，按照空间距离所处的预设距离等级范围对外部障碍物进行分级报警。本发明的技术方案能解决现有技术难以大范围多时段监测电力线路破坏情况的问题。
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公开(公告)号：CN117079041A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311067781.1
申请日：2023-08-23
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司 , 武汉绿土图景科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/17 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06T7/80 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种点云水体分类方法和装置，首先通过深度学习技术，将样本激光雷达点云数据通过标注分类标签和构造样本激光雷达点云数据的三维坐标、RGB颜色信息、强度信息、标定信息八个特征，让机器更快更准确的学习到水体地物在三维点云中的内在规律和计算参数，并保存为分类模型参数，得到水体点云分类模型；进而将实时获取得到的激光雷达点云数据通过水体点云分类模型进行分类得到分类结果，使分类算法更强大、分类更准确、速度更快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117036487A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311095513.0
申请日：2023-08-29
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司 , 武汉绿土图景科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于点云的交互式导线修补方法及系统，其中方法包括：对所述导线点云数据进行切档划分，然后对切档后的各档内点云导线点识别判断是否存在点云断失缺陷，在确定存在点云断失缺陷后，选择点云断失缺陷所在部分点云的两侧点云；针对基于两侧点云选择导线特征类型进行导线拟合得到拟合方程，并根据所述拟合方程计算当前缺失处的起始点位置和结束点位置；根据拟合方程和导线的缺失处的起始点位置和结束点位置，计算出一条目标线段，再根据设定的直径将所述基于所述目标线段离散到目标圆柱平面上，最后合并目标圆柱上的所有点云得到目标圆柱实体；这样通过设定的导线直径离散出一簇圆柱形点云，将其置于导线断裂处，即可完成整个导线修补流程。通过本发明实施例方法修补出的点云，可以有效解决输电线路的电力导线点断裂和缺失问题。
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公开(公告)号：CN116482700A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310441901.3
申请日：2023-04-23
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司 , 深圳绿土智新科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的无人机激光雷达仿线杆塔识别方法、装置，利用无人机激光雷达对输电线路场景进行扫描得到线路和杆塔激光点云；首先在飞行过程中提取每一帧数据的电力线通道和杆塔，利用当前通道的电力线直线方程对提取的杆塔点云进行不同范围的过滤，得到杆塔种子点和备选点；然后，将过滤得到杆塔种子点和备选点云分别进行逐帧累积、采样并聚类，判断聚类种子点是否达到种子点数量阈值，进而确定杆塔是否存在；最后，利用种子点和备选点的重叠关系恢复杆塔点云形状，从而识别到杆塔，最后计算得到杆塔的坐标及杆塔的中心高度。
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公开(公告)号：CN115512281A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211454183.5
申请日：2022-11-21
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司 , 武汉绿土图景科技有限公司
Inventor： 袁新星 , 刘世宇 , 张衡 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本发明公开一种结合视频相机和激光雷达的入侵物监测方法和系统，其中，结合视频相机和激光雷达的入侵物监测方法包括：控制视频相机实时获取被监测场景的视频图像；根据预设图像检测入侵算法，检测视频图像中被监测场景的特征变化；根据被监测场景的特征变化，判断被监测场景是否存在入侵物；当判定被监测场景中存在入侵物时，根据入侵物在视频图像的坐标位置，启动激光雷达实时扫描入侵物，提取得到被监测场景中入侵物的三维点云；根据入侵物的三维点云，实时追踪监测入侵物。本发明的技术方案能解决现有技术中相机传感器不能依靠单个相机获取入侵目标的三维位置信息，不能对目标物准确定位的问题。
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公开(公告)号：CN116627164B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310392580.2
申请日：2023-04-13
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司 , 深圳绿土智新科技有限公司
IPC: G05D1/46
Abstract: 本发明提供了一种基于地形高度的无人机仿地飞行控制方法和系统，其中，无人机仿地飞行控制方法包括获取无人机的点云POS数据，根据点云POS数据计算无人机的当前飞行位置和飞行方向；根据当前飞行位置和飞行方向过滤点云POS数据，得到预定范围内的激光点云数据；根据激光点云数据构建DEM三维体素网格，查找网格内各体素对应平面位置的最低点，构建得到DEM模型；根据DEM模型中任一像素点与相邻像素点的高程差提取地面点；根据DEM模型中地面点的高程值计算DEM模型的地形高度；根据DEM模型的地形高度和无人机的当前飞行位置，计算并调整无人机相对地形的飞行高度。本发明的技术方案能解决现有技术中难以提取有效的地面信息，导致无人机总是同一高度飞行的问题。
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公开(公告)号：CN117292382A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311225308.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司 , 武汉绿土图景科技有限公司
IPC: G06V30/148 , G06V30/18 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的智能巡检避雷器仪表读数识别方法，通过巡检机器人采集避雷器仪表图像，然后对避雷器仪表图像进行检测得到表盘区域图像后，对表盘区域图像进行分别识别处理得到动作次数数值及量程数值，进而对避雷器仪表表盘图像进行识别得到指针读数，最终将动作次数数值及指针读数返回避雷器仪表图像中得到避雷器仪表图像的读数，实现实时的避雷器仪表智能读数操作，并且在进行避雷器仪表表盘图像进行识别得到指针读数过程中，通过深度学习语义分割算法及透视变换等操作解决了避雷器仪表倾斜，表盘较模糊情况下，读数精度差的问题，并支持对避雷器动作次数读数，提高了避雷器监测效率，并增强了读数的鲁棒性。
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