山岭隧道移动激光扫描点云的半自动机器学习去噪方法
公开
摘要
本发明公开的一种山岭隧道移动激光扫描点云的半自动机器学习去噪方法，针对移动激光扫描系统采集到的山岭隧道三维点云数据，利用概率密度分布统计典型山岭隧道移动三维激光扫描点云噪声分布，阐明不同类型干扰物点云噪声特征，然后构建半多尺度卷积网络去噪模型，实现点云数据去噪。除了快速高效实现点云去噪，为山岭隧道全空间变形提取提供基础外，所提出的典型山岭隧道衬砌干扰物点云噪声特征，可以为不同类型、不同运营阶段的隧道点云数据去噪提供借鉴，为拓展典型隧道断面情况下的三维激光扫描应用提供参考。
基本信息
专利标题 ：
山岭隧道移动激光扫描点云的半自动机器学习去噪方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627027A
申请号 ：
CN202210306036.7
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王强王皓正陈爱青袁岽洋章伟康翟俊莅
申请人 ：
浙江省交通运输科学研究院
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区大龙驹坞705号
代理机构 ：
芜湖安汇知识产权代理有限公司
代理人 ：
钟雪
优先权 ：
CN202210306036.7
主分类号 ：
G06T5/00
IPC分类号 ：
G06T5/00 G06T7/521 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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