申请/专利权人：湖南大学

申请日：2023-10-25

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN117541809A

主分类号：G06V10/44

分类号：G06V10/44;G06T7/73;G06V10/75;G06V10/766

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于点云同名点对应的三维测量特征提取方法，搭建三维测量特征提取网络模型，该模型包括源点云数据采集模块、目标点云数据采集模块、点云匹配模块和最优传输模块，源点云数据采集模块对设计模型进行采样得到源点云,目标点云数据采集模块对目标物体进行数据采集得到目标点云，分别对源点云和目标点云进行预处理，点云匹配模块接收预处理后的源点云和目标点云并处理，得到匹配概率回归矩阵，最优传输模块接收匹配概率矩阵并分离出矩阵中的非对应点，得到最终匹配概率矩阵，根据最终匹配概率矩阵在目标物体上找到对应的点集作为目标物体的三维测量特征。该方法能够提高测量特征提取的准确性和鲁棒性、具备较高的实时性能。

主权项：1.一种基于点云同名点对应的三维测量特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：S1、搭建三维测量特征提取网络模型，所述三维测量特征提取网络模型包括源点云数据采集模块、目标点云数据采集模块、点云匹配模块和最优传输模块，采用预设的数据集对所述三维测量特征提取网络模型进行训练，得到训练后的三维测量特征提取网络模型；S2、获取目标物体及其对应的设计模型，采用所述训练后的三维测量特征提取网络模型中的源点云数据采集模块对所述设计模型进行采样，得到源点云X,采用所述训练后的三维测量特征提取网络模型中的目标点云数据采集模块对所述目标物体进行数据采集并处理得到目标点云Y，分别对所述源点云X和目标点云Y进行预处理，得到预处理后的源点云x和目标点云y；S3、所述训练后的三维测量特征提取网络模型中的点云匹配模块接收所述预处理后的源点云x和目标点云y并对其进行处理，得到匹配概率回归矩阵M；S4、所述训练后的三维测量特征提取网络模型中的最优传输模块接收所述匹配概率矩阵M，将所述匹配概率矩阵M中的对应点和非对应点进行分离并处理，得到最终匹配概率矩阵M'；S5、根据所述最终匹配概率矩阵M'在所述目标物体上找到对应的点集，对应的点集即为所述目标物体的三维测量特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 一种基于点云同名点对应的三维测量特征提取方法

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