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公开(公告)号：CN117649486A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311614508.6
申请日：2023-11-29
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: G06T17/00 , G06T19/20 , G06T7/70 , G06F3/04815 , G06F3/04845
Abstract: 本发明公开了一种基于激光点云数据的道路交通事故绘制方法和系统，其中方法包括：通过三维激光扫描，采集道路事故现场的点云数据A和全景影像B；基于解算软件模块，对点云数据A进行解算处理和赋色处理得到彩色点云数据A’；基于彩色点云数据A’和全景影像，通过交通事故绘图软件模块完成道路交通事故现场比例图绘制。上述方法利用三维激光扫描仪获取事故现场的高精度点云数据获和全景影像，可视化展示事故现场的整体情况，为现场勘察制图提供精确的数据基础，提高了现场图绘制的准确性和安全性。
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公开(公告)号：CN117237789A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311201945.5
申请日：2023-09-18
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全景相机和激光雷达融合生成纹理信息点云地图方法，首先根据实时采集得到的每一帧的激光点云数据和每一帧的IMU数据通过迭代误差扩展卡尔曼滤波算法融合解算得到IMU位姿之后，将激光点云数据根据通过根据IMU位姿和激光雷达外参、IMU外参计算得到的激光雷达位姿进行拼接生成点云地图；然后通过对双目鱼眼相机进行标定后将激光点云数据投影到对双目鱼眼图像进行校正后的针孔相机模型图像上得到投影点；根据投影点将激光点云数据进行分类得到激光点对；根据激光点对以及激光雷达位姿进行视觉里程估计，得到视觉里程计的最优状态信息；最终使用贝叶斯公式对激光点云进行赋色，从而得到有纹理信息点云地图。
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公开(公告)号：CN117150902A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311110369.3
申请日：2023-08-31
Applicant: 北京市生态环境监测中心 , 北京数字绿土科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了结合背包和卫星遥感数据的生物量反演方法和系统，其中，结合背包点云和卫星遥感数据的生物量反演方法包括：使用外业调查设备和背包激光雷达系统，根据分层抽样调查法对样地植被进行调查，得到样地植被地表生物量。获取样地的卫星遥感数据，提取与地表植被生物量密切相关联的特征因子，使用随机森林回归算法构建其与样地实际生物量间的关系，建立生物量回归方程。结合区域尺度的遥感卫星数据和生物量回归方程反演得到城市的植被地表生物量。本发明的技术方案能解决现有技术中消耗人力物力大，且难以实现单木生物量的精确测算的问题。
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公开(公告)号：CN117150765A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311110355.1
申请日：2023-08-31
Applicant: 北京市生态环境监测中心 , 北京数字绿土科技股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0639 , G06F17/18 , G06T7/62
Abstract: 本申请提供了一种矿山植被修复效果的评价方法和系统，其中，矿山植被修复效果的评价方法包括：根据植被覆盖度算法对矿山植被的遥感影像数据进行二维平面分析，得到矿山植被的平面植被覆盖特征；根据点云数据分析算法对矿山植被的激光点云数据进行垂直结构分析，得到矿山植被的垂直植被生长特征；分别根据矿山植被的平面植被覆盖特征和垂直植被生长特征，对矿山植被的修复效果进行评估。本申请的技术方案能解决现有技术中人工调查耗时耗力且指标繁多，难以大面积且快捷显著评价矿山生态修复，以及卫星遥感数据多关注植被生长二维平面，导致矿山植被修复效果的评价准确率大打折扣的问题。
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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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