恭喜南京莱斯信息技术股份有限公司严璐获国家专利权
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龙图腾网恭喜南京莱斯信息技术股份有限公司申请的专利低能见度下稀疏点云航空器快速捕获方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114358140B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202111515657.8,技术领域涉及:G06V10/762;该发明授权低能见度下稀疏点云航空器快速捕获方法是由严璐;刘云;顾昕;刘科岢;李平伟;叶鑫鑫设计研发完成,并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本低能见度下稀疏点云航空器快速捕获方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种低能见度下稀疏点云航空器快速捕获方法,步骤如下:获取机场泊位位置的激光雷达的连续点云数据,对每帧点云进行预处理;密度聚类,获取机头簇集;根据机头簇集中心点坐标与滑行线和停止线的交点相对位置变换,来判断进入激光雷达覆盖范围的航空器目标位置;针对泊位到指定位置的航空器,进行密度聚类,获取完整的航空器点云集,并进行入侵检测。本发明基于实际应用场景自适应确定点云分辨率,选择距离最小邻居数位置的点计算两点间距,统计平均值作为簇集点云分辨率。
本发明授权低能见度下稀疏点云航空器快速捕获方法在权利要求书中公布了:1.一种低能见度下稀疏点云航空器快速捕获方法,其特征在于,步骤如下:1获取机场泊位位置的激光雷达的连续点云数据,对每帧点云进行预处理;2密度聚类,获取机头簇集;3根据机头簇集中心点坐标与滑行线和停止线的交点相对位置变换,来判断进入激光雷达覆盖范围的航空器目标位置;4针对泊位到指定位置的航空器,进行密度聚类,获取完整的航空器点云集,并进行入侵检测;所述步骤2具体包括:基于所述得到动目标点云集,初始化邻域半径为引导车簇集最远两点间的距离,最小邻居数为点云中人物簇集点的点数目,对空间变换点云进行密度聚类,获取连续两帧中簇集最高点及最高点附近最小邻居数的点高度平均值,其运动方向和所在位置满足航空器运动轨迹,则判断属于航空器,簇集中包含航空器机头,计算簇集点云的分辨率,作为下一帧的邻域半径,保存簇集点,计算簇集中心点坐标并保存;根据航空器运动轨迹和卡尔曼滤波预测下一次聚类簇集中心点坐标,划出包括所述簇集所在区域,在该区域进行下一帧聚类,保存航空器簇集,计算簇集中心点坐标并保存,计算簇集点云分辨率,基于航空器运动轨迹更新区域,依照上述的方法迭代聚类;当前后两帧得到簇集分辨率差小于阈值,或基于簇集中心点坐标变化判断出航空器运动方向时,则不再迭代计算簇集分辨率,以固定的邻域半径继续聚类,此时确定聚类到的簇集为航空器机头簇集;所述步骤4具体包括:航空器转弯时开始聚类其完整机身,初始化邻域半径为单个机翼长度,保存每一帧的邻域半径,初始最小邻居数为雷达扫描到人物簇集的平均点数目;航空器转弯时的位置聚类点云能获取到完整机身以及机身外可能存在的其他动目标;根据上一帧机头位置,得到一个确定包含机身在内的簇集,基于该簇集计算簇集点云分辨率,根据航空器泊位轨迹,划出包含簇集在内的运动区域,继续下一帧聚类,每次都在上一帧簇集的基础上根据航空器泊位轨迹划定下一帧的聚类区域,将上一帧簇集分辨率作为下一帧的邻域半径,当下一帧聚类得到N个簇集,N1,存在三种可能:第一是泊位的航空器簇集被分割;第二是航空器簇集完整,没有被分割,剩余N-1个簇集是其他动目标;第三是航空器簇集被分割同时检测出其他动目标簇集;以同样的参数对下一帧进行聚类,获取连续三帧的簇集以及簇集中心点,采用基于轨迹预测的多目标跟踪方法进行动目标跟踪,如果跟踪丢失,则将聚类出来的多个簇集与机头簇集的相对位置方式辅助判断簇集对应关系,如果仍无法判断,则采用点云配准的方式计算匹配点云簇集,获取连续两帧多个簇集对应关系,基于对应簇集的运动方向和运动角度判断以上三种可能;如果每对簇集运动方向和运动角度接近,表明是航空器簇集被分割,无其他动目标,采用二分法向上迭代计算邻域半径,直到聚类到一个簇集,得到此帧最合适邻域半径;如果有簇集对运动方向或角度不同于机头簇集的运动方向和角度,则存在非航空器的动目标,报警并根据簇集数确定航空器是否被分割,如果仅一个簇集满足航空器泊位轨迹,航空器簇集未被分割,继续迭代邻域半径;如果多个簇集满足航空器运动轨迹,则簇集被分割,二分法向上迭代邻域半径,直到此帧仅一个簇集满足航空器运动轨迹的簇集,停止迭代;通过以上方法,获取实际场景下的航空器,并将航空器与场面上其他动目标区分出来,当场面上其他动目标在航空器泊位时被分割出来,实现入侵检测。
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