基于区域生长的点云分割方法及系统

    公开(公告)号:CN117994527B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410399510.4

    申请日:2024-04-03

    Abstract: 本发明提供一种基于区域生长的点云分割方法及系统,涉及数据处理技术领域,方法包括:获取待分割点云数据;将待分割点云数据输入预设的神经网络模型,以从神经网络模型中得到一个或多个种子点、以及用于为区域生长提供判定标准的相似性度量阈值参数,每个种子点均对应一个点云区域;基于种子点和相似性度量阈值参数,进行各点云区域的生长,得到与种子点一一对应的区域生长聚类,完成点云分割。本发明提供的基于区域生长的点云分割方法及系统,无需人工手动选取种子点,也无需手动进行相似性度量阈值参数的调整,实现种子点和相似性度量阈值参数的自动预测,有效提高区域生长的运行速度,点云分割的精确度较高。

    一种飞行器模型表面标记点的定位方法

    公开(公告)号:CN113643371B

    公开(公告)日:2022-01-25

    申请号:CN202111193398.1

    申请日:2021-10-13

    Abstract: 本发明适用于风洞试验技术领域,提供了一种飞行器模型表面标记点的定位方法,包括步骤:采集飞行器模型的图像,所述图像包括飞行器模型的无风参考图像和有风工作图像,所述飞行器模型表面喷涂有压敏漆,并在飞行器模型表面沿边缘轮廓布置多个标记点,多个所述标记点形成一圈;采用增强阈值分割法对采集到的图像中的标记点的位置进行粗定位,获得标记点的粗位置;根据标记点的粗位置,采用加权阈值的方法对标记点的位置进行精确定位,获得标记点的精确位置。通过本发明的方法可以获得飞行器模型表面标记点的精确坐标,定位准确度高,有助于飞行器模型表面标记点的精确匹配和受力情况的准确分析。

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