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公开(公告)号：CN119540242B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510104496.5
申请日：2025-01-23
Applicant: 山东科技大学 , 自然资源部第七地形测量队 , 山东瑞智飞控科技有限公司
Abstract: 本发明属于海洋测绘技术领域，公开了无人机激光/船载多波束数据水陆地形测图方法，该方法通过虚拟网格粗提取数据重叠区，利用alpha‑shape算法精提取重叠区，获取边界点，剔除无人机激光测深数据及船载多波束测深数据构建的不规则三角网中的边缘三角形；计算顶点法向量，以多波束不规则三角网顶点切平面作为配准基元，以点到顶点的距离进行权值分配，通过点到平面的ICP配准算法进行粗配准；构建基于点面距离的精配准模型，通过最小化无人机激光测深点到多波束测深三角面元的法向距离，消除重叠区域的高程差异。采用本发明的点云融合模型处理，有效改善重叠区不同源点云高程不一致现象，实现水下地形数据融合。
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公开(公告)号：CN118097035B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410501732.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明涉及计算机图形学和农业信息化技术领域，特别是涉及利用地基激光雷达的罗汉松三维精细化建模方法，包括：获取罗汉松的地基激光雷达点云数据，并基于地基激光雷达点云数据对罗汉松进行冠干分离，获取罗汉松冠干分离结果；基于罗汉松冠干分离结果提取罗汉松的枝干骨架结构，并以枝干骨架结构作为约束，构建罗汉松枝干三维模型；基于罗汉松冠干分离结果对罗汉松的树冠进行分割，获取若干罗汉松树冠点簇；基于罗汉松树冠点簇构建罗汉松单个树冠三维模型，并通过地基激光雷达点云数据将罗汉松枝干三维模型和罗汉松单个树冠三维模型进行结合，获取罗汉松三维模型。本发明实现了对罗汉松精细化三维模型的快速精确重建。
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公开(公告)号：CN116609758B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310868924.2
申请日：2023-07-17
Applicant: 山东科技大学 , 山东瑞智飞控科技有限公司
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种机载激光测深波形旅行时提取方法，属于激光测量技术领域，用于波形旅行时的提取，首先基于Gold去卷积进行海面及海底初始范围确定，然后利用双指数函数拟合水体有效回波，并求取漫衰减系数，最后利用漫衰减系数对Gold去卷积所确定的海底初始回波进行增强，并对增强信号采用高斯函数分解，获取准确海底位置时刻，完成水下旅行时的提取。本发明通过这种方法，实现了波形水下旅行时的准确提取，该方法对于机载激光测深微弱波形水下斜距提取、机载激光测深系统点位归算及提高测深精度均具有重要的数据支撑作用。
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公开(公告)号：CN118363017A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410796418.1
申请日：2024-06-20
Applicant: 山东科技大学 , 山东瑞智飞控科技有限公司 , 自然资源部第七地形测量队
Abstract: 本发明属于海洋测绘技术领域，公开了一种机载测深LiDAR安置角偏差检校方法及系统。该方法构建顾及光学零位误差改正的机载测深LiDAR点位归算模型，为机载测深LiDAR安置角偏差检校奠定基础；构建单航带无控平面的俯仰角自检校模型，进行机载测深LiDAR俯仰角自检校；构建双向航带无控法向量最小化的横滚角自检校模型，进行机载测深LiDAR横滚角自检校。本发明解决了机载测深LiDAR测量点云精度不足的问题，不仅可为机载LiDAR测深数据精细化处理提供技术支撑，还能够为海岸带等区域水下地形测量提供高精度数据，促进海洋科学、海洋测绘等领域研究和应用发展。
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公开(公告)号：CN119540242A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510104496.5
申请日：2025-01-23
Applicant: 山东科技大学 , 自然资源部第七地形测量队 , 山东瑞智飞控科技有限公司
Abstract: 本发明属于海洋测绘技术领域，公开了无人机激光/船载多波束数据水陆地形测图方法，该方法通过虚拟格网粗提取数据重叠区，利用alpha‑shape算法精提取重叠区，获取边界点，剔除无人机激光测深数据及船载多波束测深数据构建的不规则三角网中的边缘三角形；计算顶点法向量，以多波束不规则三角网顶点切平面作为配准基元，以点到顶点的距离进行权值分配，通过点到平面的ICP配准算法进行粗配准；构建基于点面距离的精配准模型，通过最小化无人机激光测深点到多波束测深三角面元的法向距离，消除重叠区域的高程差异。采用本发明的点云融合模型处理，有效改善重叠区不同源点云高程不一致现象，实现水下地形数据融合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118363017B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410796418.1
申请日：2024-06-20
Applicant: 山东科技大学 , 山东瑞智飞控科技有限公司 , 自然资源部第七地形测量队
Abstract: 本发明属于海洋测绘技术领域，公开了一种机载测深LiDAR安置角偏差检校方法及系统。该方法构建顾及光学零位误差改正的机载测深LiDAR点位归算模型，为机载测深LiDAR安置角偏差检校奠定基础；构建单航带无控平面的俯仰角自检校模型，进行机载测深LiDAR俯仰角自检校；构建双向航带无控法向量最小化的横滚角自检校模型，进行机载测深LiDAR横滚角自检校。本发明解决了机载测深LiDAR测量点云精度不足的问题，不仅可为机载LiDAR测深数据精细化处理提供技术支撑，还能够为海岸带等区域水下地形测量提供高精度数据，促进海洋科学、海洋测绘等领域研究和应用发展。
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公开(公告)号：CN118072029B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410494233.5
申请日：2024-04-24
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/64 , G06V10/762 , G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种改进泰森多边形约束的车载点云单木分割方法及系统，包括以下步骤：基于薄板样条插值的方法，提取地面点并构建数字高程模型；结合行道树树干的特点，构建同心圆模型，利用所述同心圆模型和所述数字高程模型，定位三维场景中杆状目标的位置；利用所述同心圆模型判断定位的杆状目标上附属物的类型，将行道树和其他杆状目标区分；以行道树的树干位置构建泰森多边形，以泰森多边形区域为约束，以树干为区域增长起始点，进行基于泰森多边形约束的单木分割。本发明不仅可以大大节省人力和时间成本，还能提高单木分割的精确度和效率，实现了对道路廊道两侧行道树的快速、精确提取和识别。
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公开(公告)号：CN118097035A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410501732.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明涉及计算机图形学和农业信息化技术领域，特别是涉及利用地基激光雷达的罗汉松三维精细化建模方法，包括：获取罗汉松的地基激光雷达点云数据，并基于地基激光雷达点云数据对罗汉松进行冠干分离，获取罗汉松冠干分离结果；基于罗汉松冠干分离结果提取罗汉松的枝干骨架结构，并以枝干骨架结构作为约束，构建罗汉松枝干三维模型；基于罗汉松冠干分离结果对罗汉松的树冠进行分割，获取若干罗汉松树冠点簇；基于罗汉松树冠点簇构建罗汉松单个树冠三维模型，并通过地基激光雷达点云数据将罗汉松枝干三维模型和罗汉松单个树冠三维模型进行结合，获取罗汉松三维模型。本发明实现了对罗汉松精细化三维模型的快速精确重建。
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公开(公告)号：CN118072029A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410494233.5
申请日：2024-04-24
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/64 , G06V10/762 , G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种改进泰森多边形约束的车载点云单木分割方法及系统，包括以下步骤：基于薄板样条插值的方法，提取地面点并构建数字高程模型；结合行道树树干的特点，构建同心圆模型，利用所述同心圆模型和所述数字高程模型，定位三维场景中杆状目标的位置；利用所述同心圆模型判断定位的杆状目标上附属物的类型，将行道树和其他杆状目标区分；以行道树的树干位置构建泰森多边形，以泰森多边形区域为约束，以树干为区域增长起始点，进行基于泰森多边形约束的单木分割。本发明不仅可以大大节省人力和时间成本，还能提高单木分割的精确度和效率，实现了对道路廊道两侧行道树的快速、精确提取和识别。
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公开(公告)号：CN116609758A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310868924.2
申请日：2023-07-17
Applicant: 山东科技大学 , 山东瑞智飞控科技有限公司
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种机载激光测深波形旅行时提取方法，属于激光测量技术领域，用于波形旅行时的提取，首先基于Gold去卷积进行海面及海底初始范围确定，然后利用双指数函数拟合水体有效回波，并求取漫衰减系数，最后利用漫衰减系数对Gold去卷积所确定的海底初始回波进行增强，并对增强信号采用高斯函数分解，获取准确海底位置时刻，完成水下旅行时的提取。本发明通过这种方法，实现了波形水下旅行时的准确提取，该方法对于机载激光测深微弱波形水下斜距提取、机载激光测深系统点位归算及提高测深精度均具有重要的数据支撑作用。
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