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申请/专利权人：东南大学
申请日：2024-04-28
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229914A
主分类号：G06T17/10
分类号：G06T17/10;G06T17/20;G06V20/10;G06V20/64;G06V10/10;G06V10/28;G06V10/762;G06V10/764;G01S7/539;G01S15/88;G01B17/06
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种基于三维声呐点云的桥梁冲刷曲面形态特征重建方法，包括如下步骤：采集桥梁基础附近水下河床地形三维形态的点云数据，获取水下河床完整形态的原始点云数据；对采集得到的原始点云数据进行去噪和球旋转重建预处理，完成点云的初步重建；根据初步重建后的点云数据，基于计算机视觉原理进行点云二值化的冲刷形态识别，计算得到所有点云的冲刷坑元素分类值，识别得到冲刷坑点云；根据识别得到的冲刷坑点云，采用K‑mean聚类算法进行聚类并计算每个桥墩冲刷坑的最大深度；根据得到的所有点云的冲刷坑元素分类值，提出基于冲刷识别的曲面重建方法对冲刷坑进行高精度曲面重建。本发明能实现高精度的冲刷坑形态重建。
主权项：1.一种基于三维声呐点云的桥梁冲刷曲面形态特征重建方法，其特征在于，包括如下步骤：1采集桥梁基础附近水下河床地形三维形态的点云数据，利用三维实时声呐系统搭载水上测量船围绕桥梁水下河床地形进行多方位扫测并实时拼接，从而获取水下河床完整形态的原始点云数据；2对采集得到的原始点云数据进行去噪和球旋转重建预处理，完成点云的初步重建；3根据步骤2初步重建后的点云数据，基于计算机视觉原理进行点云二值化的冲刷形态识别，计算得到所有点云的冲刷坑元素分类值，识别得到冲刷坑点云；4根据步骤3识别得到的冲刷坑点云，采用K-mean聚类算法进行聚类并计算每个桥墩冲刷坑的最大深度；5根据步骤3得到的所有点云的冲刷坑元素分类值，提出基于冲刷识别的曲面重建方法对冲刷坑进行高精度曲面重建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于三维声呐点云的桥梁冲刷曲面形态特征重建方法
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