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申请/专利权人：武汉汉宁轨道交通技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于特征图谱的点云智能化采样方法及装置，包括：从预处理后的数据中，进行实体关系的抽取，并生成初步知识图谱；通过断面拟合，提取线性目标的中线；使用里程、灰度、深度映射关联方法对图像与点云数据关联；计算图像和点云投影灰度、深度图的特征匹配关系，融合点云与图像数据；抽取重点监测目标属性参数、目标之间的关联信息；对同一实体进行合并；更新知识图谱，建立线性工程实体的重要性关系，评估不同重要性区域的点云下采样手段与参数；对模型各区域或目标使用相适应的点云下采样策略；降低了数据存储时的空间开销，根据评估结果对不同目标使用不同的下采样策略，实现冗余数据的缩减，并保留重点监测目标的细节。
主权项：1.一种基于特征图谱的点云智能化采样方法，其特征在于：包括如下步骤：S10，原始数据预处理；对输入的包括点云数据和图像数据在内的原始数据进行预处理；S20，原始信息抽取：从预处理后的数据中，构建包含目标信息的原始知识实体，确定实体边界与实体类型，进行实体关系的抽取，并生成初步知识图谱；S30，深层信息提取：通过断面拟合，提取线性目标的中线；使用里程、灰度、深度映射关联方法对图像与点云数据关联；建立图像特征金字塔直方图，使用SIFT算子匹配特征点，计算图像和点云投影灰度、深度图的特征匹配关系，融合点云与图像数据；S40，重点监测目标提取：使用目标检测、机器学习方法对线性工程中的重点监测目标进行提取，并根据目标距离中线的里程建立其位置关联，抽取重点监测目标属性参数、目标之间的关联信息；S50，共指消解处理，对融合后的数据，对同一实体进行合并，消除实体共指问题；S60，针对性采样与参数评估，依据融合、重点监测目标提取、消解后的数据和知识，更新知识图谱，建立线性工程实体的重要性关系，评估不同重要性区域的点云下采样手段与参数；S70，点云下采样：依据评估结果，建立当前线性工程点云格网划分模型的采样区域范围，对模型各区域或目标使用相适应的点云下采样策略，突出重点区域或目标，同时弱化非重点区域或目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉汉宁轨道交通技术有限公司 一种基于特征图谱的点云智能化采样方法及装置
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