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公开(公告)号：CN117078701A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311080503.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
Abstract: 本发明提供一种优化区域生长的点云平面分割处理方法，包括如下操作步骤：按照输入点的邻域的平面性强度数值从大到小的顺序对所有输入点排序并得到输入点平面性强度列表；从输入点平面性强度列表筛选出平面性强度最大且尚未分割的输入点作为种子点；以种子点为中心点，在输入点邻域内进行迭代扩张；基于优化后的区域生长算法重新对种子点集合内的所有种子点进行二次区域生长处理得到符合二次扩张条件的输入点；将遍历后符合二次扩张条件的输入点汇集到最终种子点集合；最后基于平面邻接关系表快速进行面片合并、面片竞争和边界优化分割后得到点云平面的准确边界信息。上述处理方法获得了稳定的平面边界，提高平面分割精度与稳健性。
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公开(公告)号：CN115496835A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211143691.1
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： 陈琳海 , 李明锦 , 张林淇 , 其他发明人请求不公开姓名
IPC: G06T11/40
Abstract: 本发明公开一种基于CPU和GPU异构并行架构的点云数据赋色方法和系统，其中，点云数据赋色方法包括：CPU对源点云文件中的源点云数据进行分块，读取待赋色点云块并发送至GPU；GPU并行对待赋色点云块中各点与序列影像数据进行匹配，得到待赋色点云块的匹配信息；GPU将匹配信息发送至CPU；CPU读取与匹配信息对应的序列影像数据，将序列影像数据发送至GPU；GPU使用序列影像数据，并行计算待赋色点云块中各点的颜色属性值，得到完成赋色点云块；GPU将完成赋色点云块发送回CPU，CPU将完成赋色点云块的颜色属性回写至源点云文件。本发明的技术方案能解决现有技术中CPU的架构难以实现大量点云数据与序列影像数据的并行匹配和赋色，导致点云数据的赋色效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN115496835B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211143691.1
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
IPC: G06T11/40
Abstract: 本发明公开一种基于CPU和GPU异构并行架构的点云数据赋色方法和系统，其中，点云数据赋色方法包括：CPU对源点云文件中的源点云数据进行分块，读取待赋色点云块并发送至GPU；GPU并行对待赋色点云块中各点与序列影像数据进行匹配，得到待赋色点云块的匹配信息；GPU将匹配信息发送至CPU；CPU读取与匹配信息对应的序列影像数据，将序列影像数据发送至GPU；GPU使用序列影像数据，并行计算待赋色点云块中各点的颜色属性值，得到完成赋色点云块；GPU将完成赋色点云块发送回CPU，CPU将完成赋色点云块的颜色属性回写至源点云文件。本发明的技术方案能解决现有技术中CPU的架构难以实现大量点云数据与序列影像数据的并行匹配和赋色，导致点云数据的赋色效率低下的问题。
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Patent Agency Ranking
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：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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公开(公告)号：CN117031481A
公开(公告)日：2023-11-10
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：CN116977666A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310978985.4
申请日：2023-08-04
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司
IPC: G06V10/56 , G06V10/422 , G06V20/10 , G06V20/56
Abstract: 本发明公开了一种城市道路点云数据的绿度空间的评价方法及可读存储介质，所述方法包括定义所述三维绿量V和绿视率R，作为城市道路绿度空间的目标评价因子；基于所述城市道路点云数据，对不同地物类型的点云进行识别，提取植被点云以及非植被点云，基于提取的植被点云计算所述三维绿量V和所述绿视率R。本发明实施例可实现车载激光雷达点云用于城市道路绿度空间评价，节省生产成本，可以实现大范围城市道路绿度空间的快速精准评价。
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公开(公告)号：CN116991166A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310970994.9
申请日：2023-08-03
Applicant: 北京数字绿土科技股份有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种巡检机器人任务规划方法，通过机器人上装载的激光雷达进行绘制路网拓扑地图后，根据路网拓扑地图中各条路径中的巡检点位得到复合点位，并建立复合点位与巡检点位的映射关系；进而利用各个顶点之间的最短距离建立最短距离矩阵与路由矩阵之后，根据路由矩阵、最短距离矩阵以及复合点位与巡检点位之间的映射关系得到任务巡检点位顺序，从而控制机器人在调整机器人位姿后根据任务巡检点位顺序执行巡检操作，可合理规划出多个巡检点位的最短巡检路线，解决人工巡检效率较低等问题，并保证人身安全，实现机器人高速巡检的目的。
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