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公开(公告)号：CN105787921B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201510511068.0
申请日：2015-08-19
申请人： 南京大学 , 浙江省水资源管理中心
IPC分类号： G06T7/50
摘要： 本发明涉及一种利用机载LiDAR数据重建大型复杂立交桥三维模型的方法。该方法步骤为：利用反向迭代数学形态学滤波和面积信息从机载LiDAR数据提取立交桥点云；根据桥面连通性对立交桥点云进行分割；采用中心线垂线扫描方法分割提取无分叉或交汇结构且宽度保持一致的连通桥面，获取“结构单元”；在结构单元中心线的端点处作圆形缓冲区，通过判断缓冲区内点云高程信息检测立交桥的遮挡结构；通过结构单元匹配、二维中心线拟合以及三维曲面拟合步骤，获取完整的桥面三维中心线；结合桥面宽度信息重建立交桥三维模型。实践证明，本发明能够有效地重建大型复杂立交桥三维模型，解决了立交桥点云的遮挡问题，重建的三维模型具有较高的正确率和完整率。
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公开(公告)号：CN105005962A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510500058.7
申请日：2015-08-14
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06T3/00
CPC分类号： G06T3/0075
摘要： 本发明涉及一种基于分层筛选策略的岛礁遥感影像配准方法，步骤包括：仿射不变特征匹配；建立几何变换模型；在几何变换模型的约束下，进行仿射不变特征匹配结果的初次筛选；在初次筛选结果的基础上，进一步利用岛礁面域重叠度控制筛选的结果，保证筛除所有错误的特征点对，最终完成岛礁的配准。本发明考虑到岛礁遥感影像匹配特有的纹理特征缺乏和纹理特征不稳定双重困难，通过建立几何约束模型，筛除明显不符合空间分布的特征点对，然后在几何变换矩阵约束筛选的基础上，以岛礁面积重叠度为约束，对特征点对进行二次筛选，仅保留正确的特征点对以完成岛礁的精确配准。本发明方法适应性强，可精确地完成岛礁影像配准，能够满足实际生产的需要。
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公开(公告)号：CN105005962B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201510500058.7
申请日：2015-08-14
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06T3/00
摘要： 本发明涉及一种基于分层筛选策略的岛礁遥感影像配准方法，步骤包括：仿射不变特征匹配；建立几何变换模型；在几何变换模型的约束下，进行仿射不变特征匹配结果的初次筛选；在初次筛选结果的基础上，进一步利用岛礁面域重叠度控制筛选的结果，保证筛除所有错误的特征点对，最终完成岛礁的配准。本发明考虑到岛礁遥感影像匹配特有的纹理特征缺乏和纹理特征不稳定双重困难，通过建立几何约束模型，筛除明显不符合空间分布的特征点对，然后在几何变换矩阵约束筛选的基础上，以岛礁面积重叠度为约束，对特征点对进行二次筛选，仅保留正确的特征点对以完成岛礁的精确配准。本发明方法适应性强，可精确地完成岛礁影像配准，能够满足实际生产的需要。
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公开(公告)号：CN105844707A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610148169.0
申请日：2016-03-15
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06T17/05
CPC分类号： G06T17/05 , G06T2200/04
摘要： 本发明涉及一种基于城墙断面从LiDAR点云数据自动提取古城墙数据的方法，包括以下步骤：获取城墙待选区，矢量化得到顶部二维中心线，并插值得到完整的城墙顶部三维中心线；对城墙顶部三维中心线密集采样得到探测基点，计算每个探测基点断面上的点云；构建城墙断面格网；并基于城墙断面“横向探测—纵向探测”城墙顶部、垛口和侧面点云数据。本发明提出利用LiDAR点云数据提取古城墙的数据，解决了利用LiDAR技术进行数字存档的关键技术，有效的解决了传统测量耗时耗力，且无法获取城墙侧面细节信息的不足。本发明提出的“纵向探测?横向探测”的城墙侧面点精确提取方法，可以有效的实现城墙侧面细节信息和顶部信息的自动获取。
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公开(公告)号：CN105787921A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201510511068.0
申请日：2015-08-19
申请人： 南京大学 , 浙江省水资源管理中心
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明涉及一种利用机载LiDAR数据重建大型复杂立交桥三维模型的方法。该方法步骤为：利用反向迭代数学形态学滤波和面积信息从机载LiDAR数据提取立交桥点云；根据桥面连通性对立交桥点云进行分割；采用中心线垂线扫描方法分割提取无分叉或交汇结构且宽度保持一致的连通桥面，获取“结构单元”；在结构单元中心线的端点处作圆形缓冲区，通过判断缓冲区内点云高程信息检测立交桥的遮挡结构；通过结构单元匹配、二维中心线拟合以及三维曲面拟合步骤，获取完整的桥面三维中心线；结合桥面宽度信息重建立交桥三维模型。实践证明，本发明能够有效地重建大型复杂立交桥三维模型，解决了立交桥点云的遮挡问题，重建的三维模型具有较高的正确率和完整率。
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公开(公告)号：CN111079073A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010078768.6
申请日：2020-02-03
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06F17/10
摘要： 本发明涉及一种建筑物三维太阳能潜力计算方法，步骤包括：建筑物模型屋顶及立面点云采样、遮挡分析、天空视域分析、太阳辐射计算和太能潜力计算。本发明提升了精确估算三维建筑物实际太阳能潜力的技术手段，对建筑物模型进行屋顶-立面联合采样，然后进行遮挡分析和天空视域分析，以此进行太阳辐射的直射和散射计算。本发明提出的“屋顶-立面联合”技术方法不仅计算了常规方法中建筑物顶面的太阳能潜力，还同时计算了建筑物立面太阳能潜力，提高了城市建筑物太阳能利用的范围和潜力。本发明采用先对建筑物顶面和立面进行点采样，用离散化的方式进行空间遮挡分析和天空视域分析，充分考虑了周边建筑物对建筑物本身接受太阳能的影响。
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公开(公告)号：CN103324916B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201310227705.2
申请日：2013-06-07
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明涉及一种基于建筑轮廓的车载和航空LiDAR数据配准方法，该方法从车载和航空LiDAR数据中分别提取二维建筑轮廓，并通过轮廓线段高程分割法得到车载和航空三维建筑轮廓线段；然后分别从车载和航空三维建筑轮廓线段中选取两对轮廓线段，计算该两对三维轮廓线段的初始转换矩阵;然后对初始转换矩阵进行迭代运算，若车载三维轮廓线段和三维建筑轮廓线段中匹配线段的数量大于指定阈值或者匹配线段的数量最多，则所述初始转换矩阵定义为可靠转换矩阵，利用所述可靠转换矩阵完成车载LiDAR数据和航空LiDAR数据的配准。本发明能够实现车载和航空LiDAR数据的自动高精度配准，其配准精度可以达到分米级。
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公开(公告)号：CN106023312B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610319784.3
申请日：2016-05-13
申请人： 南京大学 , 云南省测绘资料档案馆(云南省基础地理信息中心)
IPC分类号： G06T17/05
摘要： 本发明公开了一种基于航空LiDAR数据的三维建筑物模型自动重建方法。其步骤为：利用反向迭代数学形态学滤波和基于点云密度的方法从航空LiDAR数据中提取建筑物屋顶点云；根据“种子区域选取—屋顶面片生长—面片平整优化”的策略提取并优化屋顶面片；构建二维规则格网对不同屋顶层进行重采样获取屋顶层的内部点和边缘点；优化不同屋顶层的边缘点；连接屋顶层的内部点和边缘点构建屋顶面和墙面，最终实现建筑物屋顶的三维模型重建。实践证明，本发明能够有效地重建建筑物屋顶三维模型，为不同屋顶层之间的连接提供了新的思路，具有较高的三维模型重建精度。
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公开(公告)号：CN100469794C
公开(公告)日：2009-03-18
申请号：CN200610098098.4
申请日：2006-12-01
申请人： 南京大学
摘要： 本发明属于生物技术领域，具体涉及微生物多糖在食品，造纸，油漆，生物修复，农业，洗涤剂，化妆品和医药行业等生物技术领域中的应用。本发明从集胞藻培养液中提取出胞外多糖，表现出剪切变稀行为，在30-70摄氏度范围内黏度受温度影响不大，并且对氯化钠的存在不敏感，流动曲线与黄原胶相似，黏度大小接近：这些性质有利于作为增稠剂的使用。同时检测了集胞藻胞外多糖对于各种常见食用油和碳氢化合物的乳化效果，在1.5毫克每毫升浓度下即有明显效果，静置一个月后乳液无明显变化，表明集胞藻胞外多糖作为一种光合自养微生物来源的天然乳化剂，使用范围广泛，作用持久稳定，对环境无不利影响，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN105844707B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610148169.0
申请日：2016-03-15
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06T17/05
摘要： 本发明涉及一种基于城墙断面从LiDAR点云数据自动提取古城墙数据的方法，包括以下步骤：获取城墙待选区，矢量化得到顶部二维中心线，并插值得到完整的城墙顶部三维中心线；对城墙顶部三维中心线密集采样得到探测基点，计算每个探测基点断面上的点云；构建城墙断面格网；并基于城墙断面“横向探测—纵向探测”城墙顶部、垛口和侧面点云数据。本发明提出利用LiDAR点云数据提取古城墙的数据，解决了利用LiDAR技术进行数字存档的关键技术，有效的解决了传统测量耗时耗力，且无法获取城墙侧面细节信息的不足。本发明提出的“纵向探测‑横向探测”的城墙侧面点精确提取方法，可以有效的实现城墙侧面细节信息和顶部信息的自动获取。
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