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公开(公告)号：CN102968634A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210482430.2
申请日：2012-11-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种主方向约束下的停车场结构提取方法，步骤包括：针对航空正射影像，使用Edison算法和Hough变换进行初始线段检测，获取车位线主方向；根据获取的主方向，使用主方向约束下的线段提取方法，检测出准确车位线；根据车位线角度对车位线进行编组筛选，并使用最大相交方向方法划分停车道；利用提取的车位线和划分的停车道，计算停车场的结构参数；依据停车场结构参数重新构建停车场的准确车位线，并生成停车道的分割线，完成停车场结构的自动提取。本发明利用初始线段检测获取车位线的主方向，以此作为约束进行车位线提取，提取的车位线正确性、完整性和定位精度都较高，能够更好地为停车场结构的提取提供依据。本发明以单景航空正射影像为数据进行停车场结构提取，数据获取容易，价格适宜。
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公开(公告)号：CN102855609A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210268170.9
申请日：2012-07-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种集成高光谱数据和稀疏声纳数据的浅水水下地形构建方法，属于水下地形勘测技术领域。本发明首先借助声纳数据的聚类中心点对高光谱遥感影像进行降维，然后对降维后的低维遥感影像进行区域划分，最后在各区域内部对声纳数据进行插值得到水下地形。本发明将高光谱遥感影像与稀疏声纳数据进行了有机结合，在整个过程中，两种数据作为一种互补，很好地解决了水下地形构建的问题。经过几何校正的遥感影像和声纳数据都具备坐标信息，并且遥感影像的灰度与水深存在一定的模糊对应关系，因此划区后的遥感影像中，各水深均质区域内水深变换较小，声纳数据插值结果更真实。
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公开(公告)号：CN103324916B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201310227705.2
申请日：2013-06-07
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于建筑轮廓的车载和航空LiDAR数据配准方法，该方法从车载和航空LiDAR数据中分别提取二维建筑轮廓，并通过轮廓线段高程分割法得到车载和航空三维建筑轮廓线段；然后分别从车载和航空三维建筑轮廓线段中选取两对轮廓线段，计算该两对三维轮廓线段的初始转换矩阵;然后对初始转换矩阵进行迭代运算，若车载三维轮廓线段和三维建筑轮廓线段中匹配线段的数量大于指定阈值或者匹配线段的数量最多，则所述初始转换矩阵定义为可靠转换矩阵，利用所述可靠转换矩阵完成车载LiDAR数据和航空LiDAR数据的配准。本发明能够实现车载和航空LiDAR数据的自动高精度配准，其配准精度可以达到分米级。
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公开(公告)号：CN102968634B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201210482430.2
申请日：2012-11-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种主方向约束下的停车场结构提取方法，步骤包括：针对航空正射影像，使用Edison算法和Hough变换进行初始线段检测，获取车位线主方向；根据获取的主方向，使用主方向约束下的线段提取方法，检测出准确车位线；根据车位线角度对车位线进行编组筛选，并使用最大相交方向方法划分停车道；利用提取的车位线和划分的停车道，计算停车场的结构参数；依据停车场结构参数重新构建停车场的准确车位线，并生成停车道的分割线，完成停车场结构的自动提取。本发明利用初始线段检测获取车位线的主方向，以此作为约束进行车位线提取，提取的车位线正确性、完整性和定位精度都较高，能够更好地为停车场结构的提取提供依据。本发明以单景航空正射影像为数据进行停车场结构提取，数据获取容易，价格适宜。
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公开(公告)号：CN103020342B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201210512462.2
申请日：2012-12-04
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓和角点的方法，首先使用分层次的格网密度方法从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓；在此基础上使用轮廓延伸密度方法对提取的建筑物轮廓进行恢复，即得到完整的建筑物轮廓；若需提取角点则将完整的建筑物轮廓投影到三维坐标系的XY平面内寻找二维相交点，如果任两条构成相交点的轮廓的高程差小于1m，则判定两条轮廓在实际的三维空间中相交，两条轮廓的相交点为一个地面角点，并将所述两条轮廓的高程均值作为该地面角点的高程。本发明所用的格网密度方法、格网密度阈值的理论估计确定方法、轮廓密度延伸的方法，保证了从地面LiDAR数据中提取准确的建筑物轮廓线段和高精度的地面角点；并且实现了自动化提取，大大提高了数据处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103473734A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310421449.0
申请日：2013-09-16
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于车载LiDAR数据的电力线提取与拟合方法，方法如下：首先利用体元划分车载LiDAR点云，确定各个体元内的点；然后根据真实电力线的分布特点剔除不含有电力线点云的体元；再将过滤得到的电力线点云依据电力线走廊进行划分，并利用AutoClust算法对电力线点云进行初始聚类；接着使用基于端部拟合线段的聚类合并方法，将属于同一电力线的初始点云聚类合并到一起；最后根据电力线的特性，恢复断裂的电力线，最终得到可用以表征单条电力线的点云，并以此进行三维拟合。本发明能够实现海量车载LiDAR数据中电力线点云的自动快速提取，实现了单条电力线的准确识别以及电力线三维模型的精确拟合。
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公开(公告)号：CN103035006A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210541289.9
申请日：2012-12-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种LiDAR辅助下基于LEGION的高分辨率航空影像分割方法，包括以下步骤：利用LiDAR激光点云数据生成激光回波强度影像；激光回波强度影像与遥感影像全色波段进行配准；使用主成分分析法（PCA）对配准后的激光回波强度影像与遥感影像全色波段进行融合，获得融合影像；对融合影像进行LEGION图像分割。与现有技术相比，本发明利用主成分分析法（PCA）融合激光回波强度影像和高分辨率遥感影像全色波段，综合利用两种不同数据源作为LEGION分割方法的输入数据，较好保留了LiDAR数据和全色波段影像的特征，有效地提高了高分辨率遥感影像的分割精度。本发明综合使用LiDAR数据和遥感影像的信息来进行LEGION分割，实践证明，该技术够能有效地进行遥感影像分割，得到满意的分割效果。
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公开(公告)号：CN102938064A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210483627.8
申请日：2012-11-23
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种基于LiDAR数据与正射影像的停车场结构提取方法，该方法利用LiDAR数据将停车场分为空地区域和非空地区域，从LiDAR数据中生成非空地区域的车辆面片的中轴线，从正射影像数据中得到空地区域中的停车场车位线；套合非空地区域中的车辆中轴线和空地区域中的车位线，依其最大相交方向划分停车道；计算停车场结构参数，生成停车道的分割线，完成对停车场结构的提取。该方法能够解决停车场结构提取过程中面临的光照变化、阴影效应、透视变形以及车辆遮盖等问题，准确且高精度地提取停车场的结构。
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公开(公告)号：CN102521884A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110423560.4
申请日：2011-12-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/10
Abstract: 本发明属于影像处理方法领域，公开了一种基于LiDAR数据与正射影像的3维屋顶重建方法。本方法包括以下步骤：（1）基于三角形簇的LiDAR点屋顶面片分割；（2）基于LiDAR数据与正射影像的屋脊线提取；（3）3维屋顶模型重建。本方法面向3维屋顶模型精细重建的需求，集成LiDAR数据与高分辨率影像，综合利用LiDAR数据高程特性与影像高分辨率特性的互补优势，以“屋顶面片分割-屋脊线提取-3维屋顶模型重建”为主线，实现了基于三角形簇的LiDAR点屋顶面片分割算法、基于LiDAR数据与正射影像的屋脊线提取算法，形成了一种3维屋顶模型重建的新方法，实验证明本方法建模的自动化程度高，正确性和完整性较高、定位精度较高，符合实际应用需求。
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公开(公告)号：CN102938064B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210483627.8
申请日：2012-11-23
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种基于LiDAR数据与正射影像的停车场结构提取方法，该方法利用LiDAR数据将停车场分为空地区域和非空地区域，从LiDAR数据中生成非空地区域的车辆面片的中轴线，从正射影像数据中得到空地区域中的停车场车位线；套合非空地区域中的车辆中轴线和空地区域中的车位线，依其最大相交方向划分停车道；计算停车场结构参数，生成停车道的分割线，完成对停车场结构的提取。该方法能够解决停车场结构提取过程中面临的光照变化、阴影效应、透视变形以及车辆遮盖等问题，准确且高精度地提取停车场的结构。
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