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公开(公告)号：CN114859368A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210475307.1
申请日：2022-04-29
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
Inventor： 赵宝林 , 吴芳芳 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本发明公开一种使用激光雷达对电力线锁线跟踪处理的方法和系统，其中，方法包括使用激光雷达实时采集激光点云得到点云数据；使用深度学习模型对激光点云进行分割，得到电力线点和杆塔点；对杆塔点进行聚类，计算生成杆塔点的中心点坐标；使用带有约束条件的RANSAC多线提取算法提取当前线路通道的所有直线，得到所有直线的直线方程；选择目标跟踪直线；判断目标跟踪直线的偏差角度和距离是否小于或等于预设标准偏差阈值；若是，则使用目标跟踪直线预测飞行器的飞行预测位置。本发明的技术方案能解决现有技术中锁线跟踪不稳定以及传统hough变换效率较低，对内存的占用大，对计算单元的计算能力和计算资源要求较高的问题。
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公开(公告)号：CN118273891A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410331600.X
申请日：2024-03-22
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: 本公开提供了一种风机塔筒倾斜度确定方法及装置、电子设备、存储介质，本公开首先获取包含风机塔筒的目标区域内的点云数据，并提取点云数据中的风机塔筒点云数据；之后按照预设高度对风机塔筒点云数据进行分层，并分别对各层风机塔筒点云数据进行平面圆拟合，以及，确定各平面圆的中心点的坐标；之后，随机选取两个中心点，并利用选取的中心点的坐标进行直线拟合处理，得到多条初始直线，以及，分别确定与各初始直线相匹配的中心点，并将匹配的中心点数量最多的初始直线作为目标直线模型，将与目标直线模型匹配的中心点作为目标中心点；最后，确定目标中心点中的最高点和最低点，并根据最高点的坐标、最低点的坐标，确定风机塔筒的倾斜度。
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公开(公告)号：CN117789173A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410003612.X
申请日：2024-01-02
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: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/56 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/70
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务神经网络的公路隧道异物入侵检测方法，包括如下操作步骤：将隧道机器人采集获取的隧道视频帧待检测的输入图像输入到多任务模型中，多任务模型包括检测任务头；检测任务头包括异物目标检测任务头和车道线检测任务头；异物目标检测任务头识别待检测的输入图像得到输出包含预测边界框的目标异物图像，预测边界框用于框选目标异物；车道线检测任务头对当前待检测的输入图像的车道线检测得到多条车道线；多任务模型判断通过目标异物所在的预测边界框与多条车道线的位置关系进行识别处理，判断得到的预测边界框的目标异物是否在车道线内，根据判断结果实现目标异物入侵的风险警告。
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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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公开(公告)号：CN115661218B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202211360543.5
申请日：2022-11-02
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: G06T7/33
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116662930A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310649376.4
申请日：2023-06-02
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: G06F18/25 , G01C21/00 , G01S17/89 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 本申请提供了一种基于地面移动激光雷达的道路标识生成方法和系统，其中，道路标识生成方法包括：根据形态学滤波算法采样和分割地面移动激光雷达的原始点云数据，得到地面点的三维点云；使用卷积神经网络编码地面点的三维点云，得到地面点特征图；使用注意力特征提取网络提取地面点特征图的高维特征；将地面点特征图的高维特征输入至分类头进行融合和分类，得到地面点中的道路标识点；根据半径判别法生成道路标识点对应的轮廓信息，得到道路标识的矢量表示。本申请的技术方案能解决现有技术中点云数据计算量较大，计算效率低、过于依赖相机提供的RGB信息、采集时容易受到天气和时段影响的问题。
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公开(公告)号：CN116466360A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310441782.1
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: 本发明提供了一种无人机载激光雷达的跟踪通道自动选择方法和系统，其中，方法包括根据实时获取的无人机的位姿信息，计算无人机的飞行距离和飞行方向；提取无人机飞行方向上的所有电力线通道和杆塔信息；根据所有电力线通道和杆塔信息分别计算无人机与所有电力线通道的最小飞行距离和飞行夹角；根据最小飞行距离和飞行夹角选择无人机的初始帧跟踪通道；根据当前帧点云数据计算每一电力线通道与上一帧跟踪通道的最小通道距离和通道夹角；按照预定通道评分公式分别计算每一电力线通道的得分，选取得分最高的电力线通道作为无人机的当前帧跟踪通道。本发明的技术方案能解决现有技术中难以自动选择仿线的跟踪通道和通道的连续跟踪的问题。
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公开(公告)号：CN115661218A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211360543.5
申请日：2022-11-02
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: G06T7/33
Abstract: 本发明公开一种基于虚拟超点的激光点云配准方法和系统，其中，激光点云配准方法包括：对激光雷达获取的点云数据进行预处理，分别得到源点云和目标点云；将源点云和目标点云投影至球形坐标系，使用稀疏卷积提取点云的特征，得到源点云和目标点云分别对应的超点和超点特征；根据源点云和目标点云的超点特征的欧氏距离，计算得到特征对应概率；查找源点云中每个超点在目标点云中特征对应概率最大的预定数量的超点，使用预定数量的超点生成目标点云中虚拟超点及超点特征；根据源点云的超点分别与目标点云中虚拟超点及超点特征的对应关系生成点云配准结果。本发明的技术方案能解决现有技术配准的两组点云重叠率较低、鲁棒性不强且配准效率低的问题。
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公开(公告)号：CN115496796A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211143153.2
申请日：2022-09-20
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： 吴芳芳 , 李明锦 , 陈琳海 , 刘世宇 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本发明公开一种通过激光点云测算树干体积的方法和系统，其中，通过激光点云测算树干体积的方法，包括：使用三维激光扫描目标林木区域，测量得到目标林木区域的点云数据；根据预定点云算法对目标林木区域的点云数据进行数据预处理，得到单木的点云数据；使用密度直方图法从单木的点云数据中提取并滤除林下灌木高，得到滤除林下灌木高后的点云数据；使用百分比直方图法从滤除林下灌木高后的点云数据中提取得到枝下高的点云数据；根据预定体积算法，使用枝下高的点云数据计算得到树干体积。本发明的技术方案能解决现有技术中存在大量的计算干扰，会造成严重的计算误差，无法利用上述方法得到准确的树干体积的问题。
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公开(公告)号：CN118273891B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410331600.X
申请日：2024-03-22
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: 本公开提供了一种风机塔筒倾斜度确定方法及装置、电子设备、存储介质，本公开首先获取包含风机塔筒的目标区域内的点云数据，并提取点云数据中的风机塔筒点云数据；之后按照预设高度对风机塔筒点云数据进行分层，并分别对各层风机塔筒点云数据进行平面圆拟合，以及，确定各平面圆的中心点的坐标；之后，随机选取两个中心点，并利用选取的中心点的坐标进行直线拟合处理，得到多条初始直线，以及，分别确定与各初始直线相匹配的中心点，并将匹配的中心点数量最多的初始直线作为目标直线模型，将与目标直线模型匹配的中心点作为目标中心点；最后，确定目标中心点中的最高点和最低点，并根据最高点的坐标、最低点的坐标，确定风机塔筒的倾斜度。
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