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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：CN117830901A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410003571.4
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: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06T7/246 , G06T7/277 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于隧道巡逻机器人的公路隧道烟火监测方法，其中，包括如下操作步骤：隧道机器人采集获取连续帧视频图像信息；并将每一帧视频图像信息输入TA‑YOLO模型中检测识别输出得到烟火目标及烟火目标坐标信息；通过追踪算法对所述烟火目标进行追踪得到追踪轨迹；并基于所述烟火目标的火焰类别进行告警；基于所述追踪轨迹利用气体传感器进行烟火目标的烟雾综合判别实施监测；本发明通过图像信息利用TA‑YOLO模型输出得到烟火目标，提高了全局性特征的提取，利用追踪算法确认了烟火目标是否存在，最后利用气体传感器分析空气质量和有害气体超标进行检测，综合判定是否存在烟火，并实时预警。
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公开(公告)号：CN116777936A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310441654.7
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
IPC: G06T7/12 , G01S7/48 , G01S17/88 , G06V10/762 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种无人机载激光雷达的线路通道自适应分割方法和系统，其中，自适应分割方法包括：实时解算激光雷达的点云数据，提取得到多条电力线点云；分别拟合每条电力线点云对应的电力线直线方程；使用电力线直线方程计算得到多条电力线直线，根据平行线聚类算法将相互平行的电力线直线聚类到同一电力线分组；将同一电力线分组分割为多个线路集合；计算电力线直线的最小线间距，根据最小线间距与线路集合的通道平均线间距，将剩余电力线直线分割至线路集合中；当所有电力线直线分割完毕时，将相同线路集合的所有电力线直线聚合至同一线路通道。本发明的技术方案能解决现有技术难以自动识别所有线路通道，难以按照用户意图自动仿线飞行的问题。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN117237789B
公开(公告)日：2025-03-18
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：CN117031481B
公开(公告)日：2024-09-03
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：CN117078644A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311080888.X
申请日：2023-08-25
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: G06T7/00 , G06T7/60 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种电力线点云曲线长度测量方法及系统，其中方法包括：采集目标作业区域的所有点云数据，并对采集到的点云数据进行分类，分类出所有电力线的导线点云数据；采用欧式聚类方法对上述分类出的所述导线点云数据进行一次聚类分割，分割得出一条完整的单条电力线曲线；每个单条电力线曲线包含若干个激光点数据；基于多次聚类得到多条电力线曲线；在对每个单条电力线曲线进行处理时，对单条电力线曲线进行带方向搜索得到有序点云；基于所述有序点云计算当前单条电力线曲线的长度；上述电力线点云曲线长度测量方法显著提升了测量效率以及测量精度，适用于输电线这种大数据工况情况下的大规模的点云数据处理。
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公开(公告)号：CN117037162A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311016949.6
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
IPC: G06V30/14 , G06V30/148 , G06V20/70 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06V30/18 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本申请提供了一种基于深度学习的指针式仪表的检测方法和系统，其中，检测方法包括：根据目标检测网络检测指针式仪表的仪表位置，按照仪表位置裁剪得到指针式仪表的位置图像；根据目标检测算法和光学字符识别算法从位置图像中检测得到指针式仪表的量程信息；根据语义分割网络从位置图像中分割得到仪表指针掩膜和仪表刻度掩膜，对仪表指针掩膜和仪表刻度掩膜分别进行极坐标变换，得到指针矩形图像和刻度矩形图像；对量程信息与刻度矩形图像进行位置匹配，得到刻度量程对应信息；根据指针矩形图像和刻度矩形图像的相对位置以及刻度量程对应信息，识别得到仪表读数。本申请的技术方案能解决现有技术中仪表识别算法通用性不够，识别准确度不佳的问题。
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