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公开(公告)号：CN109239745A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811054462.6
申请日：2018-09-11
申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC分类号： G01S19/37
CPC分类号： G01S19/37
摘要： 一种高分辨率卫星影像及有理多项式参数变换方法，以适应测图工作站对数据量、影像角度等方面的要求，并保证变换之后精度仍满足测图要求。包括如下步骤：原有影像上按一定间隔编制一个格网；在设定好的高程范围内，在不同的高程复制这一格网，获得所有格网上每个点的三维坐标；已知像方坐标和高程，通过有理多项式正变换将每个格网点的地面坐标求出；影像变换坐标系后，求出所有格网点的新坐标，格网点新坐标和物方坐标一一对应；根据变换后的图像求解变换后的有理多项式的归一化参数；已知归一化参数，格网点新坐标与物方坐标E、N、H的对应关系迭代解算出新的有理多项式参数。
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公开(公告)号：CN117974435A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311838358.7
申请日：2023-12-28
申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC分类号： G06T3/4038 , H04N5/265
摘要： 本发明涉及视频图像处理技术领域，并具体公开了一种多源影像拼接方法、设备和存储介质，包括：校准第一目标图像和所述第二目标图像，获取对应的第三目标图像和第四目标图像，根据所述第三目标图像和所述第四目标图像之间的特征匹配点获取密度信息并确定拼接边缘。再根据所述拼接边缘进行拼接，获取初步拼接图像，对所述初步拼接图像在不同频段内进行不同的加权融合处理，得到最终拼接图像。本发明使得不同源的视频图像的空间维度和时间维度完成完整的同步，同时基于拼接边缘拼接，解决了现有技术中拼接产生的图像撕裂问题，采用多频段融合算法使得初步拼接图像的几何畸变得到最大程度上的校正，进而使得最终拼接图像从整体上看更加协调。
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公开(公告)号：CN112818776B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110075989.2
申请日：2021-01-20
申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC分类号： G06V20/13 , G06V20/40 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及改建铁路工程测量领域，其针对现有技术中的铁路既有线横断面测量方案的不足，提供一种实用性强、作业效率高、作业难度低、安全性高的基于机载LiDAR点云的铁路既有线横断面测量方法。该方法包括：S1、根据铁路线形参数制作各里程的横断面线；S2、导入横断面线和预处理完成的机载LiDAR点云数据至点云处理软件中；S3、设置横断面切割宽度并切割点云；S4、分类出线上地形地物变化特征点；S5、输出分类后的点云数据成果；S6、更换点云分类代码为报点字典中的编码；S7、格式转换并输出断面成果。
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公开(公告)号：CN113470176B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110753327.6
申请日：2021-07-02
申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司
摘要： 本发明涉及测绘技术领域，提供了一种数字地形图中自动注记建筑物层数的方法，通过读取数字地形图文件以及其对应区域的DEM文件，利用目标建筑物各端点高程坐标的最大值与目标建筑物的重心点在地面位置的高程坐标的差值，以得到目标建筑物的相对高度，以该相对高度除以预设的层高数值，就可得到目标建筑物的层数，然后就可将目标建筑物的层数注记在数字地形图上。与现有技术相比，本发明无需外业现场调绘，建筑物层数注记的工作可由原来的一天或几天缩短至半个小时之内，不仅节约了大量的时间，大大提高了数字地形图的编图效率，而且建筑物层数注记工作中避免了人为错漏的现象，提高了数字地形图的编图质量。
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公开(公告)号：CN113393577B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110593451.0
申请日：2021-05-28
申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC分类号： G06T17/05
摘要： 本发明公开了倾斜摄影三维重建技术领域的一种倾斜摄影地形重建方法，步骤包括：S1，获取航拍的倾斜摄影图片，并通过泊松重建将倾斜摄影图片转换为具有三角网格的初始网络模型；S2，将影像信息和线特征结合到初始网络模型中，将初始网格模型引入影像一致性约束、正则化约束和线约束三种约束，并且列出能量函数；S3，将连续的能量函数离散化到每个网格顶点，得到网格顶点的梯度变化值，采用最速梯度下降法，采用最速梯度下降法使三角网格顶点移动来达到能量下降的目的，当能量函数降到最低并即将上升时，得到用于三维重建的网格精化模型。采用本方法网格的精度有所提高，并且使具有线特征的模型边缘区域的锐利特征得以保持，视觉效果更好。
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公开(公告)号：CN113392879A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110578828.5
申请日：2021-05-26
申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种航空影像多视图匹配方法，包括以下步骤：S1通过点线特征提取与匹配技术恢复出场景中的点线信息；S2采用视图层全局视图选择方法，为每张包含所述点线信息的参考图像选择邻域视图集合，将多视密集匹配简化成双目密集匹配，选择出初始图像；S3使用改进的PatchMatch多视密集匹配算法来计算所述初始图像的深度图；S4对深度图上的同名点对的深度进行加权平均，计算融合后的深度值；S5采用基于可见性的多视深度图融合的点云生成方法，根据深度值和相机模型信息得到场景的三维点云。本发明有益效果在于，在匹配代价、深度信息初始化和深度信息随机搜索中充分应用了预选获取的点线信息，尽可能避免随机数带来的不确定性。
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公开(公告)号：CN114140459A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111501443.5
申请日：2021-12-09
申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司
发明人： 刘畅 , 黄华平 , 胥海燕 , 蔡建国 , 赖鸿斌 , 冯树波 , 严建 , 罗明圣 , 王一川 , 林春峰 , 向涛 , 曹体涛 , 郑子天 , 赵龙 , 陈海军 , 周震 , 孙智虎 , 许懿娜 , 何沐 , 田大杰
摘要： 本发明提供一种基于原始激光点云的铁路横断面测量方法，能快速生成铁路横断面轮廓。包括步骤：S1，生成铁路中线；S2，通过横断面采集数据生成横断面线，横断面线为垂直于铁路中线的线段，根据横断面线、地形和点密度情况，设置剖切宽度d，剖切点云；S3，根据横断面参数，采用等间距内插提取算法和道格拉斯普克算法提取每个横断面的特征点，获得铁路横断面的轮廓。其基于原始高精度LiDAR点云数据快速生成铁路横断面轮廓，无需点云分类、无需构建TIN、无需构建数字高程模型DEM，减少数据处理时间。还能最大程度保留表达铁路固有特征的地物点，避免生成的铁路横断面轮廓存在缺失和拉花等缺陷。
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公开(公告)号：CN113470176A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110753327.6
申请日：2021-07-02
申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司
摘要： 本发明涉及测绘技术领域，提供了一种数字地形图中自动注记建筑物层数的方法，通过读取数字地形图文件以及其对应区域的DEM文件，利用目标建筑物各端点高程坐标的最大值与目标建筑物的重心点在地面位置的高程坐标的差值，以得到目标建筑物的相对高度，以该相对高度除以预设的层高数值，就可得到目标建筑物的层数，然后就可将目标建筑物的层数注记在数字地形图上。与现有技术相比，本发明无需外业现场调绘，建筑物层数注记的工作可由原来的一天或几天缩短至半个小时之内，不仅节约了大量的时间，大大提高了数字地形图的编图效率，而且建筑物层数注记工作中避免了人为错漏的现象，提高了数字地形图的编图质量。
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公开(公告)号：CN112818776A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110075989.2
申请日：2021-01-20
申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司
摘要： 本发明涉及改建铁路工程测量领域，其针对现有技术中的铁路既有线横断面测量方案的不足，提供一种实用性强、作业效率高、作业难度低、安全性高的基于机载LiDAR点云的铁路既有线横断面测量方法。该方法包括：S1、根据铁路线形参数制作各里程的横断面线；S2、导入横断面线和预处理完成的机载LiDAR点云数据至点云处理软件中；S3、设置横断面切割宽度并切割点云；S4、分类出线上地形地物变化特征点；S5、输出分类后的点云数据成果；S6、更换点云分类代码为报点字典中的编码；S7、格式转换并输出断面成果。
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公开(公告)号：CN117788686A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311538726.6
申请日：2023-11-17
申请人： 中铁二院工程集团有限责任公司
发明人： 胥海燕 , 唐敏 , 周震 , 赵兵 , 许懿娜 , 刘畅 , 孙智虎 , 杨博理 , 吴柯 , 赵龙 , 陈海军 , 刘凯 , 宋益桥 , 代强玲 , 吴彦格 , 张月 , 李涛 , 梅熙 , 黄华平 , 王义 , 赖鸿斌 , 刘志鹏 , 王国祥 , 郑子天
摘要： 本发明公开了一种基于2D影像的三维场景重建方法、装置及电子设备，属于计算机、图像处理技术领域。包括获取目标对象不同视角的第一图像和第二图像，以及目标对象与对应的关联对象之间的距离信息；第一图像和第二图像均存在与目标对象适配的目标子场景；根据第一图像和第二图像，构建目标子场景对应的初始虚拟三维场景，并确定目标对象在初始虚拟三维场景中的位置信息；根据位置信息和距离信息，确定目标子场景对应的目标虚拟三维场景。不但考虑了第一图像和第二图像中的目标对象，还参考了目标对象的关联对象，关联对象与目标对象之间的距离信息可以更加准确的反应目标对象的位置，因此，构建的目标虚拟三维场景更加高效，同时也更加准确。
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