本发明涉及点云部件分割技术领域，具体涉及一种面向稠密点云的通用轻量化部件分割方法，包括如下步骤：步骤1:记回传的点云扫描数据为P＝{pi＝(xi,yi,zi)}，进行中心化和尺寸缩放操作，得点云Q；步骤2：对点云Q进行自适应多尺度的体素网格下采样；步骤3：对点云D进行数据增强操作，执行随机尺寸缩放、随机平移、轻微旋转和随机添加噪声，得到点云DP；步骤4：对点云DP进行部件分割。本发明通过自适应多尺度的体素网格下采样进行最大限度的局部特征保留，引入多分辨率领域特征提取模块，加之融入特征欧氏距离权重，有效提高了稠密点云领域的部件分割准确率，并大大降低显存和算力需求。
📄 2024118087003
📂 G06V10_26
👤 浙江工业大学
📅 2024-12-10
本发明涉及一种三维点云数据特征点提取方法及应用，所述提取方法具体包括以下步骤：将待进行特征点提取的点云数据进行栅格化，得到栅格数据，再将依栅格数据切割划分得到若干单位栅格；分析计算单位栅格内所包含的原始点云数据的点数密度值；将密度栅格进行滤波降噪处理；根据栅格密度值计算单位栅格的密度值梯度、密度值二阶导数及密度值的协方差矩阵；依据单位栅格的密度值协方差矩阵构造特征点度量函数，计算特征点度量函数值并与阈值进行比较判断，将满足判断条件的单位栅格用栅格点替代，此栅格点即为特征点。采用本申请的提取方法提取的特征点数量合理，特征代表性明显；所提取的特征点应用到点云配准，配准效率高、配准精度高。
📄 2020105489109
📂 G06T15_00
👤 武汉称象科技有限公司
📅 2020-06-16
本发明公开了一种由粗到精的旗袍三维点云模型对齐方法，通过最小二乘法求解旋转矩阵和平移向量，将点云模型转换为体素模型，并利用全状态空间穷举方法在状态空间的邻域中进行穷举，通过计算截面穿模量来找到最佳的平移变换，实现旗袍模型的精确对齐。同时，该方法可以半自动地识别关键截面，降低了配准过程中的人工参与。在处理数据噪声和手动旋转质量问题，解决模型坐标轴旋转不一致问题的同时，通过分析点云数据的极值和网格化处理，确定坐标轴对齐的位置和方向，从而实现点云模型之间的准确对齐，有助于实现服装个性化定制和无损服装复制等应用。
📄 2023109076096
📂 G06T7_33
👤 浙江理工大学
📅 2023-07-21
本发明提供了一种点云语义场景补全系统，包括体素化处理模块、多尺度体素特征提取模块和鸟瞰图特征处理模块；体素化处理模块以单帧激光雷达点云为输入，得到初始体素特征；多尺度体素特征提取模块对初始体素特征进行处理，得到多尺度体素特征；鸟瞰图特征处理模块包括编码器和解码器，编码器对初始体素特征进行处理，提取得到多尺度鸟瞰图特征，并将多尺度鸟瞰图特征与多尺度体素特征进行融合，将融合后的特征输送至解码器，解码器基于跳跃连接、特征拼接和内容感知特征重组，最终输出语义场景补全的预测结果。本发明能够解决场景补全完整性差、语义分割精度低的问题。
📄 2025105594860
📂 G06V10_26
👤 华东交通大学
📅 2025-04-30
本发明公开了基于显著性分析的建筑物立面窗户提取方法，步骤1、计算每点的法向量与建筑物立面主方向的差异得到全局显著性，设定阈值提取全局显著性高的点；步骤2、计算建筑物立面点云中每点与其局部临近点的几何特征差异，设定阈值提取局部显著性高的点；步骤3、合并步骤1与步骤2提取的显著性高的点，去除集合中距离最高和最低点较近的点，得到高显著特征点集合；步骤4、对高显著特征点集合进行纵向、横向切分，构建每个切片中点云数据的累计直方图，将其转化为二进制形式，将1‑0变换处确定为窗户的纵向、横向切分处；步骤5、对分割结果进行修正，完成窗户的提取。解决现有技术中因点云数据质量差导致立面重复结构识别不准确的问题。
📄 2019109541551
📂 G06T7_10
👤 西安理工大学
📅 2019-10-09
本发明属于机载激光雷达点云数据处理技术领域，具体涉及一种基于树冠三维点云分布的单木分割方法。本发明通过利用机载激光雷达获取森林植被冠层三维激光点云数据，并根据树冠形状变化趋势，分析树冠的点云分布特征，根据点与点之间的关系，经历去噪与滤波、点云归一化、提取树冠轮廓点、趋势判别法和删除错误的分割树的处理，建立基于原始激光点云从森林中分割出单树的单木分割方法。本发明摆脱了单木分割对先验数据的依赖，克服因点云数量大所导致的运算复荷大的问题，且相比基于CHM的单木分割方法，避免了点云差值生成CHM所带来的误差以及分割处理时仅仅只是利用了每个栅格中高程的最大值造成的漏分割，分割效果很好。
📄 2019104898774
📂 G06T7_143
👤 电子科技大学
📅 2019-06-06
本发明属于激光雷达遥感技术领域，具体为一种三维激光点云提取植被冠层间隙率的方法。本发明通过地面三维激光雷达扫描系统，获取植被样方冠三维点云数据，不受观测时光照条件、相机和人为设置阈值的影响；然后通过点云数据转换坐标系统，将点云数据投影到球面和半球面区域划分，最终计算冠层间隙率。将点云数据投影到半球面表面求间隙率其结果的相关性得到保障，避免了采用体元模型表征树冠结构存在的失真、计算量大、算法耗时的问题。并且该方法能够快速、准确的提取植被冠层间隙率。
📄 201711375730X
📂 G01N15_08
👤 电子科技大学
📅 2017-12-19
本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及基于三维点云的机柜轮廓检测方法、系统及存储介质。该方法获取机柜对应点云中每个点的法向量；根据每个点的预设邻域点的法向量和位置的分布情况，筛选出疑似轮廓点；根据不同预设方向下的指定平面内所包含点的情况，获取每个疑似轮廓点的关联点；将每个疑似轮廓点的关联点划分为多个关联点组合，根据每个疑似轮廓点与其每个关联点组合中的点所构成平面之间的夹角大小，获取每个疑似轮廓点的可信程度筛选出轮廓点。本发明通过获取每个疑似轮廓点的可信程度准确筛选出轮廓点，避免靠近机柜边缘的镂空通风口或者接线口的边缘点被误识别为轮廓点，使得更准确分析机柜的形状是否合格。
📄 2024114730643
📂 G06T7_13
👤 大连恒达通通信技术有限公司
📅 2024-10-22
本发明公开了基于多层次特征提取网络模型的三维点云质量评价方法，对点云数据进行手工特征提取，获取灰度值、平均曲率以及簇中的点相对于中心点的欧几里得距离；构建多层次特征提取网络模型，基于所述灰度值、平均曲率以及簇中的点相对于中心点的欧几里得距离对所述网络模型进行训练，获取局部质量分数；基于所述局部质量分数，通过平均池化策略获取点云全局质量分数，基于所述点云全局质量分数对三维点云质量进行评价。本发明采用多层次特征提取回归结构，并结合通道间注意力机制搭建质量评价网络，有效全面获取能描述失真点云特性的信息。
📄 2023104019400
📂 G06T17_20
👤 宁波大学科学技术学院
📅 2023-04-17
针对移动机器人在室外环境中，因行人、车辆等动态物体的存在，导致激光SLAM生成的地图中存在动态物体的轨迹残影，影响后续的定位及路径规划等问题，本发明提出了一种适用于低线束3D激光雷达的动态障碍物去除方法。该方法包括以下步骤：首先对激光雷达采集到的三维点云数据进行预处理；然后进行地面分割，并将非地面点云地图投影为深度图，通过视点可见法对比与查询帧之间可见性来去除轨迹残影；考虑到点云具有距离越远越稀疏的特性，根据距离信息来自适应调节深度图的分辨率，并通过不断减小分辨率来恢复被误删的静态点。经实验证明，该方法可以在低线束的3D激光雷达上高效地去除动态障碍物，保留完整的静态地图，减小动态障碍物对SLAM系统的影响。
📄 2023106788239
📂 G01S7_487
👤 哈尔滨理工大学
📅 2023-06-08
本发明涉及三维点云分割技术领域，特别是涉及一种基于重叠区域对齐的三维点云分割方法，包括确定需要进行分割的点云重叠区域对齐模型，并选择和构建该模型的点云数据集；对点云数据集中的点云进行区域化操作，生成点云数据对；构建基于重叠区域对齐的点云分割模型；设置基于重叠区域对齐的点云分割模型的损失函数计算点云数据对重叠区域估计产生的误差，以及点云数据对之间对齐的旋转误差；利用点云数据对对模型进行训练，在训练过程中使用随机梯度下降来优化模型预测输出与真实标签的误差，得到分割模型；本发明采用深度学习方法进行点云分割，解决边缘分割效果差的问题，并在分割过程中考虑了该问题造成的影响，提高了点云分割的精度。
📄 2020112735659
📂 G06T7_12
👤 重庆邮电大学
📅 2020-11-14
本发明提供了一种基于圆柱坐标的人脸点云关键点定位方法，包括：步骤1，基于人头形状特征，将无序的直角坐标点云转为有序的网格化圆柱坐标点云；步骤2，将径向长度作为特征值，采用中值滤波简并点云；步骤3，根据人脸器官在柱坐标中的特点，利用横切曲线及半径的积分投影曲线分别定位人脸中的鼻、嘴、眼和眉的位置。本发明适用于扫描正立人脸部分的点云，计算效率高，简并效果好，为后续人脸的精细重建、变形人脸、人脸器官测量等奠定了基础。
📄 2019111883720
📂 G06V40_16
👤 东华理工大学
📅 2019-11-28
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