公开(公告)号：CN117576392A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311518996.0

申请日：2023-11-13

Applicant: 长江大学

Inventor： 高贤君 ,  杨元维 ,  许磊 ,  寇媛 ,  徐涛 ,  焦敏 ,  张跃

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种点云语义分割方法、装置、接触网点云分割设备及介质，该方法，通过构建点云语义分割神经网络模型，由基于图的局部特征提取器提取点云数据的局部特征，能够有效捕捉每个点的局部结构信息，从而提高局部特征的可靠度；通过双重通道注意力模块对局部特征的特征图进行跨通道信息聚合交互，从全局和细节两个角度对点云数据进行特征强化提取，能够加强点云特征图的表征能力；通过多尺度特征融合细化模块提取点云特征图的多个感受野的多尺度特征，实现了不同尺度对象的特征提取，然后将多尺度特征进行融合，保证了得到的点云语义分割结果的精度，进而实现了有效提高对接触网的点云数据进行点云语义分割的精度。

公开(公告)号：CN114897777A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210359896.7

申请日：2022-04-07

Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 ,  长江大学

Inventor： 齐春雨 ,  杨元维 ,  王长进 ,  石德斌 ,  许磊 ,  谭兆 ,  高贤君 ,  张跃 ,  牟春霖 ,  巩健 ,  豆孝磊 ,  秦守鹏

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明公开了顾及空间关系的接触网支撑设施激光点云全自动提取方法，包括：S1、通过对GNSS轨迹点抽稀处理获取关键轨迹点，依此对原始点云数据进行分层、分块处理，实现对原始点云数据中支柱区域与支撑设施区域的划分；S2、通过邻域搜索获取支柱中心点并依据其与轨迹点和支撑设施搜索层的空间关系构建空间索引；S3、以该索引为驱动实现支撑设施的初提取，获取含有接触线的支撑设施，并引入柱状搜索、参数化投影滤波的方式滤除接触线点云，实现提取结果的优化。本发明能快速定位支撑设施点云区域，并联合柱体滤波与参数化投影等点云滤波，实现支撑设施的初提取与结构优化，大幅度提高了提取精度，更好地适用复杂的支撑设施类型。

公开(公告)号：CN114387390A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202111471627.1

申请日：2021-12-06

Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 ,  长江大学

Inventor： 许磊 ,  杨元维 ,  高贤君 ,  张跃 ,  张冠军 ,  谭兆 ,  石德斌 ,  牟春霖 ,  巩健 ,  豆孝磊 ,  秦守鹏 ,  王长进 ,  齐春雨

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/246 ,  G06T7/11 ,  G06K9/62 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种接触网设施点云的全自动搜索和提取方法，包括：S1，采集目标铁路沿线的激光点云数据，并基于双选立体框对所述激光点云数据中的接触网点云进行自动搜索和提取：通过粗选立体框确定搜索范围，并依此框套取该范围内的轨迹线点；通过精选立体框沿轨道方向进行追踪裁剪和提取；S2，基于深度学习对裁剪和提取到的接触网点云进行语义分割，包括以下子步骤：S2‑1，通过人工方式对点云数据进行标记；S2‑2，构建MFF_A模型；S3，基于几何特征的接触网三维模型重建；S4，基于接触网模型的几何参数检测。该方法速度快、提取精度高、适用于地形起伏和弯道；接触网语义分割方法的准确率和计算效率优于同类算法。

公开(公告)号：CN114387390B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202111471627.1

申请日：2021-12-06

Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 ,  长江大学

Inventor： 许磊 ,  杨元维 ,  高贤君 ,  张跃 ,  张冠军 ,  谭兆 ,  石德斌 ,  牟春霖 ,  巩健 ,  豆孝磊 ,  秦守鹏 ,  王长进 ,  齐春雨

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/246 ,  G06T7/11 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种接触网设施点云的全自动搜索和提取方法，包括：S1，采集目标铁路沿线的激光点云数据，并基于双选立体框对所述激光点云数据中的接触网点云进行自动搜索和提取：通过粗选立体框确定搜索范围，并依此框套取该范围内的轨迹线点；通过精选立体框沿轨道方向进行追踪裁剪和提取；S2，基于深度学习对裁剪和提取到的接触网点云进行语义分割，包括以下子步骤：S2‑1，通过人工方式对点云数据进行标记；S2‑2，构建MFF_A模型；S3，基于几何特征的接触网三维模型重建；S4，基于接触网模型的几何参数检测。该方法速度快、提取精度高、适用于地形起伏和弯道；接触网语义分割方法的准确率和计算效率优于同类算法。

公开(公告)号：CN116433689A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310283203.5

申请日：2023-03-22

Applicant: 福建省经纬数字科技有限公司 ,  长江大学

Inventor： 陈智雄 ,  高贤君 ,  杨元维 ,  冯宣 ,  潘美美 ,  杨栋杰 ,  王锦洋 ,  董斯源 ,  陈小鸿 ,  张跃 ,  张永年 ,  邢若芸 ,  王军德

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种结合全局特征与局部互通的遥感影像水体提取方法及系统，首先在获取水体初始结果的基础上，采用高斯滤波对影像图进行去噪处理，通过多尺度Frangi滤波提取最强响应的线性特征，再利用OTSU二值化分割算法，并结合初始结果进行光谱检查提取线性支流，将线性支流与初始结果叠加得到初步优化结果；其次，结合局部SSIM指标与互通性算法，对初步优化结果中的断流部分进行连接，实现线状水体的精确优化；最后，通过K‑means聚类提取水体部分，然后对水体聚类结果与精确优化图进行拓扑检查及光谱检查，基于影像尺寸剔除小面积的错分部分，实现块状水体的进一步优化。本发明提高了优化的自动化程度，进一步提高了水体提取的精度。