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公开(公告)号：CN106408581B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610817033.4
申请日：2016-09-12
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种快速的三维点云直线提取方法，包括以下步骤：S1、获取原始点云数据；S2、将原始点云分割成小平面集合；S3、提取带方向向量的小平面边缘点；S4、根据方向向量将边缘点聚类成直线。本发明能够快速准确的从大规模点云数据中提取出直线结构；另外本发明的算法具有较强的抗噪声能力和很强的抗孤立点能力。对于杂乱的现实场景的点云数据，本发明可以获得很高的直线检测率和很低的误检率。
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公开(公告)号：CN109583626A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811275175.8
申请日：2018-10-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种路网拓扑重建方法、介质及系统，包括：获取原始路网数据，生成训练数据集；构建生成器，其中，生成器根据原始路网数据生成第一数据信息；根据道路基准图像、第一路网源图像和第一数据信息进行训练以构建第一判别器；根据道路基准图像、第一初始路网地图和第一数据信息进行训练以构建第二判别器；构建路网拓扑重建生成对抗网络；获取第二路网源图像，生成第二初始路网地图，以及将第二路网源图像和第二初始路网地图输入网络，以进行路网拓扑重建；从而实现对乡村地区的路网拓扑进行重建，且结果的准确度更高，同时，通过路网匹配算法进行原始路网数据的匹配，使得训练数据更易获取，提高路网拓扑重建生成对抗网络的构建效率。
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公开(公告)号：CN109558801A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811281849.5
申请日：2018-10-31
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种道路网络提取方法、介质、计算机设备及系统，包括：获取原始图像；对原始图像进行处理以提取多个候选样本，并选取局部斑块；计算每个局部斑块的置信评分，并计算所有局部斑块的置信评分均值，以及将均值作为对应的候选样本的置信度，并将置信度小于预设置信阈值的候选样本选取为训练样本以生成训练样本集；分别构造生成器、第一判别器、第二判别器和VGG网络以进行道路网络提取模型的训练，以生成道路网络提取模型；将待测试的道路源图像输入道路网络提取模型，以生成路网地图；从而使得使用者可以通过简单地交互获取大量的训练样本，节约人力和物力资源；同时，可以获取异常的道路区域，增强道路网络的最终提取效果。
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公开(公告)号：CN108846333A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810541090.3
申请日：2018-05-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种标志牌地标数据集生成及车辆定位方法，其中该标志牌数据集生成方法包括：标志牌的图像检测和识别；图像检测结果转化寻找标志牌牌面所在的粗略点云区域范围；得到标志牌牌面；得到标志牌的杆；获取标志牌的语义及空间特征；得到一系列标志牌地标数据集；本发明所述的标志牌地标数据集生成方法采用基于深度学习网络及反射特性两种方法结合的方式进行标志牌的提取，减少了获取标志牌信息的误差，从而提高了获取交通标志牌的标志牌信息准确度、效率以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108387896A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810005327.6
申请日：2018-01-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于探地雷达回波数据的自动汇聚成像方法，包括：S1、采用均值去背景算法对回波图像进行滤波，去除地表杂波；S2、使用中值滤波算法去除回波图像噪声；S3、使用阈值分析得出像素点所需的雷达数量；S4、使用基于余弦距离加权的反向投影算法对回波图像进行会聚成像。本发明可以快速、自动地对探地雷达回波信号进行汇聚成像，其采用基于余弦距离的后向投影算法和阈值分析的图像分割技术，在复杂的城市环境情况下依然可以快速有效的汇聚回波信号，满足实际和应用需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105354875B
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201510622546.5
申请日：2015-09-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种室内环境二维与三维联合模型的构建方法和系统，包括：获得所述水平方向设置的二维激光扫描仪输出的二维激光扫描数据，构建二维栅格地图；采用扩展卡尔曼滤波方法，根据惯性传感单元输出的数据与二维栅格地图实现平台六自由度姿态估计；获得两个其底部沿竖直方向安装的二维激光扫描仪输出的二维激光扫描数据，构建室内环境的三维点云数据；将平台六自由度位姿估计的结果作为初始旋转平移矩阵，将所述三维点云数据配准为三维地图；采用二维栅格地图构建中的闭合环路检测原理，进行二维栅格地图的闭环检测，并通过平台位姿调整，获得全局优化的二维栅格地图和三维地图，实现了高效准确的构建二维和三维地图的效果。
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公开(公告)号：CN106780586A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611000480.7
申请日：2016-11-14
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/507
Abstract: 本发明公开了一种基于地面激光点云的太阳能潜力评估方法，其包括以下步骤：S1、对原始点云进行抽稀；S2、对抽稀后的点云P进行感兴趣区域地面点集R的提取，S3、设置光源偏差控制角；S4、采用最远点贪心策略来快速计算基点的位置和个数；S5、计算基点太阳位置；S6、采用广义隐藏点移除算法即GHPR算法，进行三维点云场景的遮挡分析，从而进行日照模拟计算；S7、对遮挡分析结果进行二值化阴影绘制；S8、对点云场景进行太阳辐射计算。本发明的评估方法能够提供快速、高效的太阳能资源自动化评估，可以为用户提供调查区域任意时间段的三维太阳能资源分布图。
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公开(公告)号：CN106408581A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610817033.4
申请日：2016-09-12
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06T2207/10012
Abstract: 本发明公开了一种快速的三维点云直线提取方法，包括以下步骤：S1、获取原始点云数据；S2、将原始点云分割成小平面集合；S3、提取带方向向量的小平面边缘点；S4、根据方向向量将边缘点聚类成直线。本发明能够快速准确的从大规模点云数据中提取出直线结构；另外本发明的算法具有较强的抗噪声能力和很强的抗孤立点能力。对于杂乱的现实场景的点云数据，本发明可以获得很高的直线检测率和很低的误检率。
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公开(公告)号：CN106408011A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610813682.7
申请日：2016-09-09
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的激光扫描三维点云树木自动分类方法，可以自动对已提取的单株树木进行分类，分类的单株树木包含树干和树冠结构。本发明采用旋转侧面投影的方法，在树木数据少情况下依然可以有效进行模型训练，由于采用了归一化的预处理方法，克服了点云数据密度远近(距离扫描仪)分布不均的缺点，使得结果受采集设备影响小，更具稳定性。此外，由于采用深度学习进行模型训练，提高了对多种树木的自动分类的准确性。本发明采用特征向量为单元进行计算，计算速度快，更适用于大规模点云场景，具有实际意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN103942824B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410205200.0
申请日：2014-05-15
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种三维点云直线特征提取方法，一种三维点云直线特征提取方法，包括以下步骤：S1、将原始点云沿不同方向投影到二维空间，生成多张2D图像并保留深度信息，采用非真实感渲染技术将深度信息转化为图像灰度值，使2D图像具有清晰的边缘；S2、在2D图像中提取2D直线支持区；S3、将2D直线支持区反投影到三维空间，得到3D直线支持区。本发明通过投影和反投影的操作，3D直线支持区提取的问题转化为2D直线支持区提取的问题，降低了数据处理的复杂度，能够快速准确的从大规模点云数据中提取出直线特征。
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