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公开(公告)号：CN106295604A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610693722.9
申请日：2016-08-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合滤波的遥感影像的路网提取技术，结合人类视觉系统认知规律，根据显著图像结构在人类认知中所形成的非周期性、各向异性以及局部方向性，建立了一个完整的对道路显著结构的数学度量模型；在道路显著结构度量模型的指导下，结合流线方向性，建立了一个自适应平滑滤波函数，结合像素点空间距离高斯函数，实现对道路遥感影像的自适应平滑；在道路显著结构度量模型的指导下，结合极大极小值滤波，定义了一个自适应冲击滤波函数，该函数在不同区域产生的冲击增强强度不同，从而实现自适应的冲击滤波增强，从而在平滑非道路结构区域的同时保留显著道路结构，实现道路提取过程中遥感影像的预处理。
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公开(公告)号：CN106022381A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610354980.4
申请日：2016-05-25
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了基于车载激光扫描点云的路灯杆自动提取技术，包括以下步骤：进行过滤地面点以及把非地面点分割成超体素集的预处理；对场景中所有可能是路灯的杆状物体进行定位；进行位置导向分割得到杆状物体；通过提取的杆特征和全局特征用来描述分割得到的杆状物体；用人工标注好的训练样本对随机森林和分类器支持向量机进行训练，使用训练好的随机森林和分类器支持向量机对步骤S3分割出来的杆状物体进行分类识别出路灯杆。本发明算法在路灯残缺或者被遮挡等复杂的环境下也有良好的鲁棒性，并且算法的时间复杂度很低，可以快速地应用到大规模场景的点云。
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公开(公告)号：CN103983340A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410213160.4
申请日：2014-05-20
Applicant: 厦门大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于远距离脉冲激光散斑的微振动测量系统，包括脉冲激光器及光探测单元，所述脉冲激光器用于发出高峰值功率、高重复频率的脉冲激光并照射被测目标，所述光探测单元用于接收脉冲激光经被测目标漫反射产生的散斑。本发明采用高峰值功率和高重复率脉冲激光光源替代连续波激光光源，在确保测量安全性(低的激光平均发射功率)的前提下，大幅度提高被测目标返回的回波功率，能够实现对远距离目标的微振动测量，在桥梁和建筑的健康检测、安防系统、侦查和反恐、灾难搜救等领域具有非常重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN103730127A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201410015869.3
申请日：2014-01-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光散斑图像进行语音信号重建的方法，包括以下步骤：S1、激光器投射在目标物体表面，在空间中形成目标物体表面的散斑；S2、高速相机记录下散播在空间中的散斑，获得由一组连续帧散斑图像构成的散斑图像序列，并将其存储到计算机以进行后续处理；S3、自适应选取散斑图像上一定数量的像素点作为种子点；S4、根据种子点的灰度变化值，计算得出目标物体表面的振动信息，从而获得作用在目标物体表面的声波波形，实现语音信号的重建。本发明能够快速方便对语音信号进行探测并处理，同时又能保证探测结果的高信噪比和对噪声的鲁棒性，探测灵敏度高。
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公开(公告)号：CN103500329A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310486495.9
申请日：2013-10-16
Applicant: 厦门大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 基于车载移动激光扫描点云的路灯自动提取方法，涉及公共照明系统。首先对原始点云数据进行高程滤波，滤除地面点云；其次，利用欧氏距离聚类方法将点云聚类成分离的独立目标；最后，利用成对三维形状描述符实现路灯的自动提取。通过对车载点云数据进行网格化生成一系列点云体元，解决了单一高程滤波阈值无法适应地面起伏多变的情形，有效地提高了地面点云滤波的质量；通过对滤波后的点云进行欧氏距离聚类，有效地将单个目标与周围环境分离开，为后续的目标提取奠定了基础；通过计算点云目标的成对三维形状描述符，有效地区分开不同目标的三维拓扑结构及可区分的几何信息，最终实现路灯的自动提取，降低了数据处理的时间及劳动成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103489224A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310476596.8
申请日：2013-10-12
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T19/20
Abstract: 本发明公开了一种交互式三维点云颜色编辑方法，包括以下步骤：S1、三维点云可视化；S2、三维视图调整；S3、上色颜色选取；S4、三维点云交互选点；S5、三维点云上色；S6、重复步骤S2至步骤S5并循环，直至遍历所有需要进行上色的点云。本发明采用三维投影结合计算机视觉的方法，使得三维点云的颜色编辑过程更符合人类视觉感官，同时通过人机交互的方式，可快速准确的对失真点云进行修正。
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公开(公告)号：CN119206273A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411221202.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/762
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于点云数据的动态入侵物检测方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取针对目标场景进行采集得到的预定数量帧点云；根据所述预定数量帧点云进行背景点云识别，得到与所述目标场景中静态对象对应的背景点云，所述背景点云由所述预定数量帧点云中两两之间的共有点确定得到；根据所述背景点云以及针对所述目标场景新采集得到的点云，确定所述新采集得到的点云中存在的前景点云；针对所述前景点云进行聚类，得到与所述目标场景中存在的各动态对象对应的聚类簇。本申请实施例的技术方案在保证动态入侵物检测的准确性的基础上，提高动态入侵物检测的适用范围，并降低设备部署的成本。
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公开(公告)号：CN114925994B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210493040.9
申请日：2022-05-07
Applicant: 厦门大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/25 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的城中村风险评估和风险因素定位方法，利用群智感知技术搜索各类风险事故，对每类风险事故进行聚类，将超过阈值的作为风险热点，并根据城中村风险热点获取风险热点情景数据，所述风险热点情景数据包括城中村层面情景数据和场景层面情景数据；从城中村层面情景数据中提取城中村层面情景特征，从场景层面情景数据中提取场景层面情景特征；将城中村层面情景特征和场景层面情景特征输入构建的训练好的残差网络模型，评估城中村风险，并采用逐层相关传播算法定位风险因素；实现异构数据融合，具有高效、低耗的优点，同时也达到了较高的准确率。
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公开(公告)号：CN115019105B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210731014.5
申请日：2022-06-24
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/06
Abstract: 本申请的实施例提供了一种点云分类模型的隐语义分析方法、装置、介质及设备。该方法包括：将点云数据输入至点云分类模型中进行识别处理，以使点云分类模型输出分类结果；根据分类结果以及点云分类模型中各神经元的启动值，按照神经元之间的启动链路反向确定各神经元与分类结果之间的相关性值；根据点云分类模型对点云数据的分组信息，确定在点云分类模型的各网络层中与各分组点云分别对应的目标神经元组；根据目标神经元组中每一神经元对应的相关性值，确定该网络层中与目标神经元组对应的分组点云的显著值，以生成与各网络层相对应的可视化信息。本申请实施例的技术方案可以提高隐语义分析的分析结果的可靠性，保证隐语义分析的分析效果。
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公开(公告)号：CN113870359B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111117477.4
申请日：2021-09-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种基于随机梯度下降的激光雷达外参标定方法、介质及装置，其中方法包括：通过雷达设备对待建图区域进行扫描，以得到基准点云数据；对所述基准点云数据进行筛选，以选取多个基准控制点，并提取所述基准控制点的点云坐标值；对每个所述基准控制点进行测量，以得到每个基准控制点的实际坐标值；使用随机梯度下降法根据基准控制点的实际坐标值和对应的点云坐标值进行激光雷达外参的修正，以完成外参标定；能够有效提高激光雷达外参标定效率和准确率；同时，降低激光雷达外参标定所需耗费的人力物力，适于推广。
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