申请/专利权人：奇翼软件技术(大连)有限公司;河南天之骄软件技术有限公司

申请日：2024-03-29

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117974866B

主分类号：G06T15/00

分类号：G06T15/00;G06T7/136;G06V10/762

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于虚拟仿真教学的空间虚拟实体动态更新方法，该方法包括：获取点云数据；获取点云数据的小邻域集合以及大邻域集合；对点云数据与小邻域集合、大邻域聚合中点云数据的位置差异构建真实权值、正常数据强度；采用大津阈值法获取分割阈值获取强度分割数据；进行聚类获取各聚类簇；构建局部强度变换指数；获取反数据序列；对局部最优投影算法的排斥参数进行改进；结合动态排斥参数采用局部最优投影算法对点云数据进行滤波；结合滚球算法、移动最小二乘算法实现空间虚拟实体的模型更新。本发明旨在通过动态排斥参数，使得局部最优投影对点云数据进行滤波的速度更快，效果更好。

主权项：1.一种基于虚拟仿真教学的空间虚拟实体动态更新方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取点云数据；根据各点云数据与其余点云数据之间的距离获取各点云数据的小邻域集合以及大邻域集合；根据各点云数据与小邻域集合中点云数据的位置差异获取各点云数据的真实权值；根据各点云数据与大邻域集合中点云数据的位置差异结合真实权值获取各点云数据的正常数据强度；根据各点云数据的正常数据强度采用大津阈值法获取分割阈值，将正常数据强度大于分割阈值的点云数据作为强度分割数据；对强度分割数据的正常数据强度进行聚类获取各聚类簇；对于各聚类簇，根据聚类簇各元素与其余元素的分布差异以及数值差异获取聚类簇各点云数据的局部强度变换指数；根据同一聚类簇中所有元素的局部强度变换指数的总体分布特征获取反数据序列；根据反数据序列的元素分布对局部最优投影算法的排斥参数进行改进获取各迭代次数的动态排斥参数；结合各迭代次数的动态排斥参数采用局部最优投影算法对点云数据进行滤波；结合滚球算法、移动最小二乘算法根据对滤波后的点云数据实现空间虚拟实体的模型更新；所述根据各点云数据与其余点云数据之间的距离获取各点云数据的小邻域集合以及大邻域集合，包括：对于各点云数据，将距离各点云数据最近的n个点云数据组成各点云数据的小邻域集合；将距离各点云数据最近的N个点云数据组成各点云数据的大邻域集合；其中，Nn，N、n均为预设值；所述根据各点云数据与小邻域集合中点云数据的位置差异获取各点云数据的真实权值，具体为：对于各点云数据，计算点云数据与点云数据的小邻域集合中各元素之间位置差值的二范数；将所述二范数的相反数作为以自然常数为底数的指数函数的指数；将点云数据与点云数据的小邻域集合中所有元素所述指数函数的计算结果的均值作为点云数据的平稳度量；计算点云数据的小邻域集合中所有元素所述平稳度量的均值；将各点云数据所述平稳度量与所述均值的比值作为各点云数据的真实权值；所述根据各点云数据与大邻域集合中点云数据的位置差异结合真实权值获取各点云数据的正常数据强度，具体为：对于各点云数据，计算点云数据与点云数据的大邻域集合中各元素之间位置差值的二范数；计算点云数据的大邻域集合中各元素的真实权值与所述二范数的乘积；将点云数据的大邻域集合中所有元素所述乘积的均值作为点云数据的正常数据强度；所述局部强度变换指数，表达式为： 式中，表示第m个聚类簇第a个点云数据的局部强度变换指数；表示第m个聚类簇第a个点云数据的位置坐标；表示第m个聚类簇第a个点云数据的邻域强度集合中第k个元素对应的点云数据的位置坐标；表示第m个聚类簇第a个点云数据的邻域强度集合中第k个元素的支撑半径；第m个聚类簇第a个点云数据的邻域强度集合中第k个元素值；表示第m个聚类簇中第a个点云数据的正常数据强度；表示二范数；所述根据同一聚类簇中所有点云数据的局部强度变换指数的总体分布特征获取反数据序列，具体为：将各聚类簇中所有点云数据的局部强度变换指数的均值作为各聚类簇的整体强度变换指数的归一化值；将1与各聚类簇所述归一化值的差值作为反数据序列的各元素；所述根据反数据序列的元素分布对局部最优投影算法的排斥参数进行改进获取各迭代次数的动态排斥参数，具体为：获取反数据序列的中值；计算所述中值与反数据序列各元素的差值；计算所述差值与所述中值的比值；将所述比值作为以自然常数为底数的指数函数的指数；将所述指数函数的计算结果与局部最优投影算法的排斥参数的乘积作为各迭代次数的动态排斥参数。

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