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公开(公告)号：CN119741518A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411767897.0
申请日：2024-12-04
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 , 成都绿土智途科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种单木二维稀疏点对匹配方法及装置、电子设备、存储介质，其采用利用全等三角形的性质对三角形匹配对进行投分处理，可以从大量冗余点中挑选出分数最高的匹配对，即便噪声或冗余点很多也可以获得最优匹配。另外，常规点云匹配算法常常通过邻域(相邻的n个点)特征来构建描述子进行匹配，由于稀疏点集邻域特征十分不明显，因此这种方法无法处理稀疏的点集(即冗余点集)，而本公开的利用对全等三角形进行投分的技术方案可以实现对稀疏的点对进行匹配，可应对无法求取复杂的邻域特征的情况以及常规点云匹配算法无法应对的情况，在噪声或冗余点达到百分之80以上的情况下，仍能够获得高精度的匹配点云。
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公开(公告)号：CN119938320A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411971282.X
申请日：2024-12-30
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 , 成都绿土智途科技有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本公开提供了一种分布式激光点云数据处理方法及系统、服务器、计算节点，本公开的网络空间中包括多个计算节点及服务器，服务器用于源点云数据读取、分块、传输及结果合并，计算节点用于点云数据进行处理；其中服务器包括源点云文件读取器、源点云块调度器、源点云块发送器、结果点云接收器、结果点云回写器、后处理器、命令发送器、命令处理器；计算节点包括源点云块接收器、源点云块回写器、源点云块计算器、结果点云文件读取器、结果点云块发送器、命令发送器、命令处理器。本公开通过服务器、计算节点的高度模块化以及模块间的通信设计，有效提高了方案的通用性，同时本公开通过设置多个计算节点进行点云数据处理，有效提高了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN117911868A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410098021.5
申请日：2024-01-24
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: G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/30 , G06V10/774
Abstract: 本公开提供了一种林地树干提取方法及装置、模型的训练方法，通过基于深度学习的树干点云分割模型，能够自动学习到树干点云与非树干点云的差异性，是高精度的树干点云检测器，能够有效过滤除灌丛和枝叶的干扰，得到高精度的树干点云；同时，本公开自动检测是否是密集树干点云，对于密集密集树干点云，通过预先训练好的相邻树干识别模型，可以将现有方案中将相邻树干识别为单个树干的误检纠正，有效降低漏检，确保了即便在密集树干区域，每个树干的点云也能被有效地单独识别和提取。通过本公开的方案能够从点云数据中精确地分离出树干，提高了树干提取的准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119625567A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411652614.8
申请日：2024-11-19
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 , 成都绿土智途科技有限公司
IPC: G06V20/17 , G06T7/13 , G06T5/70 , G06T5/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的精细道路提取方法，包括如下操作步骤：获取道路数据集，对道路数据集进行paddleseg‑lite模型的道路预测，提取到预测道路图像；构建RGBM‑LinKnet模型，通过RGBM‑LinKnet模型对预测道路图像进行道路mask的优化，得到最终道路图像；对优化后的预测道路图像的道路mask的最终道路图像进行形态学操作的进一步优化，并提取道路边界，得到道路边界图像；采用多任务学习策略的paddleseg‑lite模型和RGBM‑LinKnet模型同时进行道路提取和相关任务的学习使模型能够学习到更丰富的特征，从而提高道路提取的准确性和精度。
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公开(公告)号：CN119625170A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411654312.4
申请日：2024-11-19
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 , 成都绿土智途科技有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T7/11 , G06T5/70 , G06T7/62 , G06V10/762
Abstract: 本公开提供了一种带分枝树木的多胸径提取方法及装置、电子设备、介质，本公开基于单木分割的结果构建八叉树，利用八叉树进行聚类分析，提取到主干及分枝的点云簇；之后基于得到的点云簇进行多层切片和圆拟合，以及进行拟合圆的有效性评价，最后基于评价结果确定主干以及分枝的胸径。本公开充分考虑了树木分枝，并且采用自适应的八叉树进行处理，无需设置参数即可得到有效的结果，且本方案提取主干及分枝具备一定的去噪能力，在实现主干和分支多胸径提取的同时，提高了胸径提取的准确性。同时，本公开的方案对各簇有效的点云进行多层切片，对各个切片进行圆拟合，并使用有效性评价指标进行拟合结果评价，进一步提升了胸径结果的精度。
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公开(公告)号：CN117331057A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311256228.2
申请日：2023-09-27
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: 本申请提供了考虑扫描仪的镜面角度误差的点云航带平差方法和系统。其中，点云航带平差方法包括获取激光点云数据中所有激光点在扫描仪坐标系下的坐标，根据激光雷达直接定位方程，融合激光点云数据中所有激光点在扫描仪坐标系下的坐标和轨迹数据，得到地心地固坐标系下的点云航带数据，在点云航带重叠区内，使用点云特征匹配算法匹配得到同名特征点；按照同名特征点建立平差函数模型，使用平差函数模型求解轨迹修正量和镜面角度修正量；使用轨迹修正量和镜面角度修正量，重新求解得到激光点在地心地固坐标系下的坐标。本申请的技术方案能解决现有技术中激光扫描仪自身系统误差不能有效消除，导致在航带重叠区域内存在点云分层现象的问题。
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公开(公告)号：CN119723014A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411741329.3
申请日：2024-11-29
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 , 成都绿土智途科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种点云靶标识别方法及装置、电子设备、存储介质。本公开将点云数据投影成强度图像，之后利用平面类型的模板图像和掩膜图像在强度图像上进行遍历匹配，并将相关性最大且大于预设阈值时模板图像的中心点在强度图像中的位置作为靶标最优平面位置，最后根据靶标最优平面位置进行激光点搜索，对搜索得到的激光点进行异常剔除，并将剩余激光点的高程值均值作为靶标最优高程估计值。
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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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