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公开(公告)号：CN103646156B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201310746219.1
申请日：2013-12-30
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于球标靶探测的激光点云数据自动配准方法，包括以下步骤：分别从相邻两个站点的激光点云数据中提取球标靶特征；对于任一个站点，以任意三个非共线的球标靶的球心为顶点构建一个三角形，并以面积以及三个内角作为三角形的四个旋转不变量，则参考站构建出一包含若干参考三角形的参考三角形集合，待配准站构建出包含若干待配准三角形的待配准三角形集合；将参考三角形集合和待配准三角形集合匹配；确定出一个选定的同名三角形，计算待配准站和参考站的变换关系。本发明以计算机自动化的方式实现球标靶自动探测与自动配准，有利于降低时间、人力、物力的开销，且使得非专业用户能够获取高质量的三维数据模型。
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公开(公告)号：CN105469404B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201510837484.X
申请日：2015-11-26
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云数据的旋转体拟合方法及装置，解决了对于提取旋转体的点云数据特征点，没有一种鲁棒性且高效性的方法可采用的问题。包括：获取旋转体的三维点云数据；通过OBB包围盒方法确定旋转体的旋转轴；判断旋转轴是否平行于任一坐标轴；当旋转轴不平行于三维坐标系中的任一坐标轴，旋转旋转体的三维点云数据，以使旋转体的旋转轴平行于三维坐标系中的其中一坐标轴；当旋转轴平行于三维坐标系中的其中一坐标轴，则将旋转体的三维点云数据向垂直于其余坐标轴中任一坐标轴的一平面上进行投影，获取旋转体的投影轮廓；提取投影轮廓点云数据点并进行拟合处理，获得旋转体母线；根据获取的旋转轴以及母线构造旋转体的实体模型。
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公开(公告)号：CN104573705B
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201410539285.6
申请日：2014-10-13
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种建筑物激光扫描点云数据的聚类方法，包括：将点云数据转化为二维数据，获得集合X；指定密度阈值MinPts，对于X中任意一点，计算与该点距离最近的MinPts个对象的最远距离，并统计所有点最远距离的最大和最小值；将最远距离的最大和最小值的差值分成n等份，以产生最远距离的最小值的点为圆心，以等份的间距为单位逐级递增值为半径做圆，计算每个圆内的点数；以差值为横坐标，以每个圆内的点数为纵坐标，拟合形成曲线；寻找曲线的拐点，将拐点对应的横坐标的数值作为σ的取值；以MinPts和σ为条件建立AQ‑DBSCAN算法，并对X中的点进行聚类，以得到点云中的点属于该建筑物中哪个部位的聚类分析。
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公开(公告)号：CN104183021B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201410326078.2
申请日：2014-07-10
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了一种利用可移动空间网格精简点云数据的方法，包括：三维扫描仪采集被测对象的点云数据，创建点云数据的第一外包盒，该第一包围盒为点云数据的最小外包立方体或长方体；给定二次空间网格在X轴、Y轴和Z轴方向上的边长值，在第一外包盒中创建多个二次空间网格，将点云数据中的所有点存储到多个二次空间网格中，筛选出每个二次空间网格中权重值最大的点，滤除其他点；平移第一外包盒，得到第二外包盒；在第二外包盒中创建多个三次空间网格，三次空间网格的大小与形状和二次空间网格一致，将第二外包盒中的点存储到多个三次空间网格中，筛选出每个三次空间网格中权重值最大的点，滤除其他点。本发明在精简点云数据的效果和时间效率上有很大的优化和提高。
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公开(公告)号：CN104007444B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410253045.X
申请日：2014-06-09
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中心投影的地面激光雷达反射强度图像的生成方法，包括如下步骤：步骤一、采用地面激光雷达获取被测对象的激光点云；步骤二、将地面激光雷达的激光源作为投影中心，利用投影中心和激光点云的中心点确定出一条中心点投影射线，以垂直于该中心点投影射线且经过中心点的平面作为投影平面，激光点云在投影平面内投影得到相应投影点；步骤三、建立所有投影点的最小外包矩形和一矩形图形，利用间距相同的格网划分最小外包矩形和矩形图形，且矩形图形的任一网格单元在最小外包矩形中具有对应的网格单元；对于矩形图形中的任一网格单元，利用最小外包矩形中距离最近的投影点的反射强度值转换为灰度值并将该灰度值赋予该网格单元。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103544249B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201310473979.X
申请日：2013-10-11
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及点云索引领域，尤其涉及一种古建筑散乱点云空间索引的方法，其特征在于，包括：采集数据构建点集；对点集进行格网划分，并构建格网索引数组，根据格网中的点坐标计算出格网索引数组每个单元的值；将格网合并为区域，或利用八叉树划分出区域，并构建区域数组，每个区域的ID和所有相邻六个面的区域的ID存储到相应的区域数组中，在每个区域中构建K-D树，遍历格网索引数组，计算各个格网对应的区域在区域数组中的ID并存储到格网索引数组中；根据查询点的坐标找到其所在的格网和区域，并在区域及相邻区域中利用K-D树进行索引，得到与查询点距离最近的点。本发明解决了单一分辨率、数据冗余的问题，保证了K-D树的查询效率。
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公开(公告)号：CN103679741A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310745707.0
申请日：2013-12-30
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三维线特征的激光点云数据自动配准方法，包括：对于相邻两个站点，从每个站点的激光点云数据中提取线特征集；在相邻两个站点中，对于任一个站点，以任意两条非平行的空间直线作为一个直线对，以直线对的夹角以及垂距作为两个旋转不变量；当旋转不变量符合条件，该参考直线对和该待配准直线对为一对候选同名直线对；利用c对候选同名直线对分别计算出c个初始变换关系，选择其中一个初始变换关系作为最优初始变换关系，并计算待配准站和参考站的所有的同名直线对；利用所有的同名直线对计算待配准站和参考站的变换关系。本发明利用目标对象自身富含的线性特征，实现激光点云数据无标靶自动配准，获取高质量的三维数据模型。
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公开(公告)号：CN103577539A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310462387.8
申请日：2013-09-30
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30241 , G06F17/3087
Abstract: 本发明涉及城市公交规划领域，尤其涉及一种基于GIS的测量公交服务可达性的方法，包括:第一步、在选定的区域内选择一个公交站点，并根据公交站点建立第一服务区，搜索第一服务区内所有的人口点，并计算每一个人口点到公交站点的第一网络距离，利用优化的衰减函数得到第一距离衰减值，进而得到公交站点的公交服务能力;第二步、在选定的区域内选择一个人口点，并根据人口点建立第二服务区，搜索第二服务区内所有的公交站点，并计算人口点到每一个公交站点的第二网络距离，利用优化的衰减函数得到第二距离衰减值，根据第二距离衰减值和公交站点的公交服务能力得到人口点的公交服务可达性。本发明的方法提高了公交服务可达性分析的准确性。
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公开(公告)号：CN105022910B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510196806.7
申请日：2015-04-23
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种CSG‑BRep模型数据结构，该数据结构可以全面细致的记录模型内部的拓扑关系。对这种特殊的数据结构从子级形体，拓扑位置，拓扑朝向等角度进行了全面的分析，并提出两种算法来解决拓扑结构的访问问题，公开了一种三维CSG‑BRep模型的拓扑元素的访问方法。另外，利用布尔运算妥善的处理空间模型相交的拓扑难题。最后利用激光雷达点云作为模型的数据来源，结合本发明提出的数据结构构建三维精细CSG‑BRep模型，利用改进的RANSAC算法或者手动拟合参数。该模型与普通三角网模型相比，模型各个构件可以拆分，所占用内存较少，并具备更完善的拓扑关系，实现了三维空间对象拓扑信息的查询与分析。
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公开(公告)号：CN103744086B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201310717984.0
申请日：2013-12-23
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种地面激光雷达与近景摄影测量数据的高精度配准方法，包括：首先获取被扫描物的多张近景摄影图像，并通过地面激光雷达获取所述被扫描物的三维点云；接着基于多张近景摄影图像的金字塔影像进行SIFT特征提取与匹配，并根据匹配结果生成被扫描物的自由网模型；以三维点云和影像中的特征点为控制点对自由网模型进行光束法平差以实现对多张近景摄影图像的粗定向；基于三维点云基准面均匀网格对点云采样生成的三维点云深度图像模型完成多张近景摄影图像中相邻两张近景摄影图像的同名像点的预测和密集匹配，并生成被扫描物的影像点云；对获取的被扫描物的三维点云与影像点云进行迭代最近点算法ICP循环迭代配准最后实现高精度配准。
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