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公开(公告)号：CN110208771A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910585835.0
申请日：2019-07-01
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 一种地面移动二维激光的点云强度改正方法，该方法从影响强度差异的因素入手，根据同类地物反射强度相同这一原则，利用二维激光雷达提取标准漫反射板在不同扫描距离、角度下的强度数据，分别建立基于数据驱动的距离和入射角改正模型，并利用最小二乘法解算改正参数；然后采用移动二维激光扫描系统对实际场景进行移动扫描，获取实际场景的点云距离、扫描角度、强度等信息，再根据已建立的改正模型消除距离和入射角对强度值的影响，使改正后的同质区域强度趋于统一。
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公开(公告)号：CN108564650A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810015134.9
申请日：2018-01-08
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载2D LiDAR点云数据的行道树靶标识别方法，包括使用车载2D LiDAR系统获取街道数据，保存为点云文件，对点云文件进行树冠及非树冠类别标注；构建变尺度格网，从变尺度格网中提取三维球域；计算三维球域内的点云特征向量，得到点云特征向量集；SVM算法从点云特征向量集中学习树冠点云分类器；根据树冠点云分类器对点云帧进行在线识别，得到喷雾处方图。本发明采用数据冗余度小、易于在线处理的车载2D LiDAR获取城市街道数据，为对靶施药提供精确喷雾依据。建立保留数据精度、提高邻域检索效率、满足在线处理需求的点云序列空间索引结构，实现行道树靶标的准确识别。
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公开(公告)号：CN107657621A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710984435.8
申请日：2017-10-20
Applicant: 南京林业大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/521 , G06T2207/10028 , G06T2207/20068
Abstract: 一种基于线性区域生长的二维激光点云序列实时分割方法，它包括以下步骤：使用二维激光雷达获取一帧点云数据并更新FIFO缓冲区；然后进行帧内线段检测，对区域链表进行基于线段的区域生长；最后遍历区域链表，删除生长结束的区域。本发明的方法能有效提高点云分割效率，提取连通区域，可应用于车载二维激光扫描信息实时提取技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110415259A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910696187.6
申请日：2019-07-30
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于激光反射强度的行道树点云识别方法，该方法包括以下步骤：S1、建立激光反射强度的距离校正模型和入射角校正模型；S2、对于待测区域，选取部分行道树作为样本，获取点云数据；S3、根据校正模型，计算校正后的激光反射强度；S4、对于校正后的激光反射强度进行区域分割，得到行道树样本的树冠、树干激光反射强度，生成直方图，设置识别阈值；S5、对于整体待测区域，扫描获取激光反射强度，根据识别规则，判断点云是否属于树冠或树干目标。本发明的识别方法，去除距离、入射角对强度的影响，通过分析校正后树冠、树干的激光反射强度分布，识别行道树树冠、树干点云，滤除建筑物、行人、车道、人行道、草皮、路灯等地物。
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公开(公告)号：CN110415259B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910696187.6
申请日：2019-07-30
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于激光反射强度的行道树点云识别方法，该方法包括以下步骤：S1、建立激光反射强度的距离校正模型和入射角校正模型；S2、对于待测区域，选取部分行道树作为样本，获取点云数据；S3、根据校正模型，计算校正后的激光反射强度；S4、对于校正后的激光反射强度进行区域分割，得到行道树样本的树冠、树干激光反射强度，生成直方图，设置识别阈值；S5、对于整体待测区域，扫描获取激光反射强度，根据识别规则，判断点云是否属于树冠或树干目标。本发明的识别方法，去除距离、入射角对强度的影响，通过分析校正后树冠、树干的激光反射强度分布，识别行道树树冠、树干点云，滤除建筑物、行人、车道、人行道、草皮、路灯等地物。
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公开(公告)号：CN110208771B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN201910585835.0
申请日：2019-07-01
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 一种地面移动二维激光的点云强度改正方法，该方法从影响强度差异的因素入手，根据同类地物反射强度相同这一原则，利用二维激光雷达提取标准漫反射板在不同扫描距离、角度下的强度数据，分别建立基于数据驱动的距离和入射角改正模型，并利用最小二乘法解算改正参数；然后采用移动二维激光扫描系统对实际场景进行移动扫描，获取实际场景的点云距离、扫描角度、强度等信息，再根据已建立的改正模型消除距离和入射角对强度值的影响，使改正后的同质区域强度趋于统一。
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公开(公告)号：CN108564650B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810015134.9
申请日：2018-01-08
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T17/00 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V20/17 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于车载2D LiDAR点云数据的行道树靶标识别方法，包括使用车载2D LiDAR系统获取街道数据，保存为点云文件，对点云文件进行树冠及非树冠类别标注；构建变尺度格网，从变尺度格网中提取三维球域；计算三维球域内的点云特征向量，得到点云特征向量集；SVM算法从点云特征向量集中学习树冠点云分类器；根据树冠点云分类器对点云帧进行在线识别，得到喷雾处方图。本发明采用数据冗余度小、易于在线处理的车载2D LiDAR获取城市街道数据，为对靶施药提供精确喷雾依据。建立保留数据精度、提高邻域检索效率、满足在线处理需求的点云序列空间索引结构，实现行道树靶标的准确识别。
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公开(公告)号：CN107657621B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201710984435.8
申请日：2017-10-20
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于线性区域生长的二维激光点云序列实时分割方法，它包括以下步骤：使用二维激光雷达获取一帧点云数据并更新FIFO缓冲区；然后进行帧内线段检测，对区域链表进行基于线段的区域生长；最后遍历区域链表，删除生长结束的区域。本发明的方法能有效提高点云分割效率，提取连通区域，可应用于车载二维激光扫描信息实时提取技术领域。
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