-
公开(公告)号：CN108764157B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN201810538480.5
申请日：2018-05-30
Applicant: 湖北大学
Abstract: 本发明涉及一种建筑物激光点云分割方法及系统，属于建筑物自动化提取技术领域，具体是涉及一种基于法向量高斯分布的建筑物激光脚点提取方法及系统。本发明以数据驱动的方式对采集到的建筑物区域的机载LiDAR点云数据进行聚类和分割，通过统计每个分割段的法向量高斯分布来进行建筑物脚点的提取，不仅能够准确地提取出建筑物激光脚点，同时也显著提高了在复杂建筑物结构中的鲁棒性和效率。
-
公开(公告)号：CN108171131B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN201711352133.5
申请日：2017-12-15
Applicant: 湖北大学
Abstract: 本发明涉及一种道路标识线提取方法，属于GIS信息技术领域，具体是涉及一种基于改进MeanShift的Lidar点云数据道路标识线提取方法及系统。本发明利用车载激光雷达采集系统和惯性测量系统获取道路点云数据，通过八叉树对点云数据建立邻接图关系，进行超体聚类，利用融合强度、法向量等多特征的MeanShift算法对点云数据进行道路标识线提取，不仅能够准确提取出来道路标识线点，同时极大地减小了MeanShift算法的计算量，从而达到提高激光雷达数据自动化提取道路标识线精度和效率的目的。
-
公开(公告)号：CN108765446B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810539185.1
申请日：2018-05-30
Applicant: 湖北大学
IPC: G06T7/143
Abstract: 本发明涉及一种电力线点云分割方法及系统，属于电力设备勘测维护领域，具体是涉及一种基于随机场和随机森林的电力线点云分割方法及系统。本发明融合马尔科夫随机场和随机森林的电力线点云分割，通过对点云体素化并结合马尔科夫随机场(MRF)进行线性分割，再在杆塔检测识别的基础上提取电力线分割段，从而提取电力线点云，实现对电力线的自动完整提取，具有较高的自动化程度，且提取精度较高。本发明针对大型电力线三维复杂场景，提出一种快速、精确且完全自动化的电力线检测方案，对不同电力线通道场景具有普遍适用性，对电力线的自动化提取和重建具有重要意义。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108009979B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201711350831.1
申请日：2017-12-15
Applicant: 湖北大学
IPC: G06T1/60
Abstract: 本发明涉及一种点云压缩存储方法及系统，属于GIS信息技术领域，具体涉及一种基于时空数据融合的三维点云压缩存储方法及系统。本发明通过对点云数据存储格式的改变，结合分网格存储多版本点云数据的思路，将不同时间的、具有相同位置信息的点云数据融合后一体化存储，从而实现了同一区域和同一几何对象多版本数据的压缩存储，可有效提高海量点云数据的存储效率、节省存储空间；同时，三维点云数据的融合一体化压缩存储方式，也能为其它具有三维属性的时空数据，提供辅助和借鉴作用。
-
公开(公告)号：CN108765446A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810539185.1
申请日：2018-05-30
Applicant: 湖北大学
IPC: G06T7/143
CPC classification number: G06T7/143 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明涉及一种电力线点云分割方法及系统，属于电力设备勘测维护领域，具体是涉及一种基于随机场和随机森林的电力线点云分割方法及系统。本发明融合马尔科夫随机场和随机森林的电力线点云分割，通过对点云体素化并结合马尔科夫随机场(MRF)进行线性分割，再在杆塔检测识别的基础上提取电力线分割段，从而提取电力线点云，实现对电力线的自动完整提取，具有较高的自动化程度，且提取精度较高。本发明针对大型电力线三维复杂场景，提出一种快速、精确且完全自动化的电力线检测方案，对不同电力线通道场景具有普遍适用性，对电力线的自动化提取和重建具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN108171131A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711352133.5
申请日：2017-12-15
Applicant: 湖北大学
Abstract: 本发明涉及一种道路标识线提取方法，属于GIS信息技术领域，具体是涉及一种基于改进MeanShift的Lidar点云数据道路标识线提取方法及系统。本发明利用车载激光雷达采集系统和惯性测量系统获取道路点云数据，通过八叉树对点云数据建立邻接图关系，进行超体聚类，利用融合强度、法向量等多特征的MeanShift算法对点云数据进行道路标识线提取，不仅能够准确提取出来道路标识线点，同时极大地减小了MeanShift算法的计算量，从而达到提高激光雷达数据自动化提取道路标识线精度和效率的目的。
-
公开(公告)号：CN108764157A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810538480.5
申请日：2018-05-30
Applicant: 湖北大学
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/4642 , G06K9/6215 , G06K9/6218 , G06K9/6247
Abstract: 本发明涉及一种建筑物激光点云分割方法及系统，属于建筑物自动化提取技术领域，具体是涉及一种基于法向量高斯分布的建筑物激光脚点提取方法及系统。本发明以数据驱动的方式对采集到的建筑物区域的机载LiDAR点云数据进行聚类和分割，通过统计每个分割段的法向量高斯分布来进行建筑物脚点的提取，不仅能够准确地提取出建筑物激光脚点，同时也显著提高了在复杂建筑物结构中的鲁棒性和效率。
-
公开(公告)号：CN108009979A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711350831.1
申请日：2017-12-15
Applicant: 湖北大学
IPC: G06T1/60
CPC classification number: G06T1/60
Abstract: 本发明涉及一种点云压缩存储方法及系统，属于GIS信息技术领域，具体涉及一种基于时空数据融合的三维点云压缩存储方法及系统。本发明通过对点云数据存储格式的改变，结合分网格存储多版本点云数据的思路，将不同时间的、具有相同位置信息的点云数据融合后一体化存储，从而实现了同一区域和同一几何对象多版本数据的压缩存储，可有效提高海量点云数据的存储效率、节省存储空间；同时，三维点云数据的融合一体化压缩存储方式，也能为其它具有三维属性的时空数据，提供辅助和借鉴作用。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.015 seconds)
