-
公开(公告)号：CN115129799A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210728270.9
申请日：2022-06-24
Applicant: 绍兴市勘察测绘院 , 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明提供了基于地理权重矩阵的网络时空大数据处理分析方法，涉及网络时空大数据处理分析技术领域，本方法包括步骤S1：获取网络时空大数据库中目标数据的空间点位地理位置坐标信息；S2：根据空间点位地理位置坐标信息通过R语言hex_grid架构将在空间上呈现点状分布的大数据分割成多个正多边形网络时空大数据空间单元的空间连续的片状分布的大数据；S3：根据空间连续的片状分布的大数据构建空间聚集性分析模型，分析大数据的空间局部效应结果。本方法能够将在空间上呈现点状分布的大数据合理地融合成在空间上呈现空间边界连续分布的大数据，以便于大数据的分析及结果可视化。
-
公开(公告)号：CN119148721B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411612623.4
申请日：2024-11-13
Applicant: 绍兴文理学院 , 绍兴市基础设施建设投资有限公司 , 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应KMeans算法的机器人未知环境探索方法，通过获取机器人在未知环境中移动的未知区域，并基于RRT算法对所述未知区域进行识别得到边界点，采用KMeans算法对所述边界点进行聚类处理，并基于信息增量算法对聚类处理后的边界点进行计算以确定目标点，基于TEB路径规划算法引导所述机器人到达所述目标点，并采用Gmapping算法进行地图构建以完成机器人未知环境探索，可以根据地图采集到的边界点动态调整聚类中心的数量，根据数据的特性和分布情况，智能地决定最佳的聚类中心数目，从而提高聚类的效果和精确度，基于KMeans聚类算法对边界点进行聚类，并通过信息增量算法对目标点进行优化，以提高聚类的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN119313843A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411857878.7
申请日：2024-12-17
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司 , 宝略数字科技(杭州)有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于slam和3D高斯融合的三维场景重建方法及系统，包括：步骤S1，针对目标室内场景拍摄得到室内图像并得到稠密点云A，并扫描得到稠密点云B；步骤S2，将稠密点云B对齐至稠密点云A得到融合点云；步骤S3，对融合点云进行处理生成多个高斯点，并记录每个高斯点对应的点云数据点；步骤S4，基于各点云数据点，将各高斯点的法线与融合点云的法线对齐；步骤S5，限制各高斯点的中心与融合点云的中心之间的切向量距离；步骤S6，限制各高斯点的中心与融合点云的中心之间的法向量距离；步骤S7，得到重建的三维场景以供测量三维场景内任意两点之间的图像距离并转换成真实距离。有益效果是本发明能够提升三维重建场景的视觉效果。
-
公开(公告)号：CN119247320A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411789592.X
申请日：2024-12-06
Applicant: 绍兴文理学院 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 深圳思谋信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的非合作航天器姿态估计方法及系统，通过获取激光雷达观测到非合作航天器的扫描点，并对所述扫描点进行姿态初始化得到扫描点云，构建所述非合作航天器的参考模型，并将所述扫描点云与所述参考模型进行匹配得到匹配结果，基于迭代最近点算法和卡尔曼滤波器对所述匹配结果进行姿态跟踪以完成非合作航天器姿态估计，解决机载LiDAR系统的非合作航天器姿态跟踪问题，克服了基于模板匹配和点云配准的姿态初始化方法的局限性，可以准确地估计非合作航天器的相对状态。
-
公开(公告)号：CN111161123B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201911265401.9
申请日：2019-12-11
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 一种针对三维实景数据的脱密方法，其特征在于：它包括以下步骤：(1)利用伪随机正态分布算法，生成全球高程异常模型；(2)利用全球高程异常模型对三维实景数据的高程值进行脱密处理，同时利用火星坐标系对三维实景模型的平面坐标进行脱密处理。该针对三维实景数据的脱密方法不易被破解。另外还提供一种针对三维实景数据的脱密装置。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115050485A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210771491.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于环境因素的健康风险精准预警方法，包括以下步骤：S1，获取居民疾病既往病史数据以及既往环境要素数据；S2，获取疾病的环境健康危险因素及对应的危险参考基准值；S3，根据居民疾病既往病史数据和既往环境要素数据建立基于环境多源数据的时间序列分布滞后非线性预测模型；S4，获取现时环境要素数据；S5，根据现时环境要素数据、某一疾病在某一环境健康危险因素对应的危险参考基准值、以及时间序列分布滞后非线性预测模型预测疾病在多维时间尺度下的相对危险值；S6，预警平台根据相对危险值进行预警。本发明其能够实现个体差异、环境健康风险因素差异对于居民各疾病发病率的预测并进行预警，从而实现不良后果最小化。
-
公开(公告)号：CN114417489B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210321035.X
申请日：2022-03-30
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06F30/13 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06T5/50 , G06T7/155 , G06T17/10 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于实景三维模型的建筑基底轮廓精细化提取方法，基于实景三维模型进行建筑基底轮廓提取，首先通过深度学习算法提取植被图斑来对建筑图斑进行精化，有效地区分高度接近的植被和建筑，生成初始建筑矢量面，然后基于初始建筑矢量面与实景三维模型生成侧面影像图，并通过侧面影像图生成第一侧面影像图，利用深度学习算法对第一侧面影像图进行分类，从而能够有效剔除建筑侧面的附属物，避免造成干扰；然后，从第二侧面影像图提取窗户，得到楼层信息，从而能够有效地剔除建筑屋檐、违章搭建等突出结构，实现屋檐自动化矫正，进而能够提取精确的建筑基底轮廓。
-
公开(公告)号：CN114417489A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210321035.X
申请日：2022-03-30
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06F30/13 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06T5/50 , G06T7/155 , G06T17/10 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于实景三维模型的建筑基底轮廓精细化提取方法，基于实景三维模型进行建筑基底轮廓提取，首先通过深度学习算法提取植被图斑来对建筑图斑进行精化，有效地区分高度接近的植被和建筑，生成初始建筑矢量面，然后基于初始建筑矢量面与实景三维模型生成侧面影像图，并通过侧面影像图生成第一侧面影像图，利用深度学习算法对第一侧面影像图进行分类，从而能够有效剔除建筑侧面的附属物，避免造成干扰；然后，从第二侧面影像图提取窗户，得到楼层信息，从而能够有效地剔除建筑屋檐、违章搭建等突出结构，实现屋檐自动化矫正，进而能够提取精确的建筑基底轮廓。
-
公开(公告)号：CN119313843B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411857878.7
申请日：2024-12-17
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司 , 宝略数字科技(杭州)有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于slam和3D高斯融合的三维场景重建方法及系统，包括：步骤S1，针对目标室内场景拍摄得到室内图像并得到稠密点云A，并扫描得到稠密点云B；步骤S2，将稠密点云B对齐至稠密点云A得到融合点云；步骤S3，对融合点云进行处理生成多个高斯点，并记录每个高斯点对应的点云数据点；步骤S4，基于各点云数据点，将各高斯点的法线与融合点云的法线对齐；步骤S5，限制各高斯点的中心与融合点云的中心之间的切向量距离；步骤S6，限制各高斯点的中心与融合点云的中心之间的法向量距离；步骤S7，得到重建的三维场景以供测量三维场景内任意两点之间的图像距离并转换成真实距离。有益效果是本发明能够提升三维重建场景的视觉效果。
-
公开(公告)号：CN119445259A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510025921.1
申请日：2025-01-08
Applicant: 绍兴文理学院 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 绍兴市低空产业发展有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/98
Abstract: 本发明公开了一种基于移动激光雷达数据的高清地图处理方法及装置，通过获取自动驾驶汽车的多个传感器收集的传感器数据并进行概率数据处理得到结构化的3D点云，将3D点云进行识别以分配语义标签并创建几何映射函数，构建3D点云图并采用几何映射函数转换局部欧几里得坐标得到语义分割结果，采用混淆融合网络对语义分割结果进行分类纠正得到对象属性，基于对象属性和几何映射函数构建3D点云图的语义图，并输出语义图对应的高清地图，对高清地图进行评估优化得到自动驾驶汽车的路径导航结果，将多目标优化应用于处理移动激光雷达点云创建高清地图，使用混淆矩阵合并不确定性模拟和概率语义映射，提高了生成地图的可靠性和准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
55
records
(took 0.049 seconds)
