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1. (WO2018161662) PROCÉDÉ POUR AMÉLIORER UNE IMAGE EN NUAGE DE POINTS TRIDIMENSIONNELLE DE SONAR AU MOYEN DE STATISTIQUES DE DISTANCE
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N° de publication : WO/2018/161662 N° de la demande internationale : PCT/CN2017/115158
Date de publication : 13.09.2018 Date de dépôt international : 08.12.2017
CIB :
G01S 15/89 (2006.01)
G PHYSIQUE
01
MÉTROLOGIE; ESSAIS
S
DÉTERMINATION DE LA DIRECTION PAR RADIO; RADIO-NAVIGATION; DÉTERMINATION DE LA DISTANCE OU DE LA VITESSE EN UTILISANT DES ONDES RADIO; LOCALISATION OU DÉTECTION DE LA PRÉSENCE EN UTILISANT LA RÉFLEXION OU LA RERADIATION D'ONDES RADIO; DISPOSITIONS ANALOGUES UTILISANT D'AUTRES ONDES
15
Systèmes utilisant la réflexion ou la reradiation d'ondes acoustiques, p.ex. systèmes sonar
88
Systèmes sonar, spécialement adaptés pour des applications spécifiques
89
pour la cartographie ou la représentation
Déposants :
浙江大学 ZHEJIANG UNIVERSITY [CN/CN]; 中国浙江省杭州市 西湖区余杭塘路866号 No. 866 Yuhangtang Road, Xihu District Hangzhou, Zhejiang 310058, CN
Inventeurs :
陈耀武 CHEN, Yaowu; CN
田翔 TIAN, Xiang; CN
蒋荣欣 JIANG, Rongxin; CN
刘雪松 LIU, Xuesong; CN
Mandataire :
杭州天勤知识产权代理有限公司 HANGZHOU TIANQIN INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY CO., LTD.; 中国浙江省杭州市 西湖区竞舟路1号筑品金座501室 Room 501 Zhu-Pin-Jin-Zuo No.1 Jing-Zhou Road, Xihu District Hangzhou, Zhejiang 310013, CN
Données relatives à la priorité :
201710135604.008.03.2017CN
Titre (EN) METHOD FOR ENHANCING THREE-DIMENSIONAL SONAR POINT CLOUD IMAGE BASED ON DISTANCE STATISTICS
(FR) PROCÉDÉ POUR AMÉLIORER UNE IMAGE EN NUAGE DE POINTS TRIDIMENSIONNELLE DE SONAR AU MOYEN DE STATISTIQUES DE DISTANCE
(ZH) 一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法
Abrégé :
(EN) Provided is a method for enhancing a three-dimensional sonar point cloud image based on distance statistics, comprising the following steps: (1) acquiring sonar data, and converting three-dimensional sonar range image information corresponding to each frame of the sonar data into point cloud data in a global coordinate (S01); (2) establishing a kd-tree for N pieces of point cloud data, and searching for each piece of point cloud data Pi by using the kd-tree (S02); (3) utilizing a K-nearest neighbour algorithm to search K pieces of nearest point cloud data of the point cloud data Pi, and calculating a Euclidean distance Lij between the point cloud data Pi and the K pieces of point cloud data thereof (S03); (4) calculating an average value Li of K Euclidean distances Lij belonging to the point cloud data Pi (S04); (5) calculating a mean value μ and a standard deviation σ of N Li values (S05); and (6) carrying out statistics on all the Li values by utilizing Gaussian distribution with the mean value being μ and the standard deviation being σ, and removing point cloud data corresponding to the Li falling out of the range a-b (S06). The method is easy to operate, and is efficient and quick, and can effectively remove outliers, thereby achieving the purpose of reducing noise and enhancing a point cloud image.
(FR) L’invention concerne un procédé pour améliorer une image en nuage de points tridimensionnelle de sonar au moyen de statistiques de distance, comprenant les étapes suivantes : (1) acquérir des données de sonar et convertir des informations d’image de plage tridimensionnelle de sonar correspondant à chaque trame des données de sonar en données de nuage de points dans une coordonnée globale (S01) ; (2) établir un arbre kd pour N éléments de données de nuage de points, et rechercher chaque élément de données de nuage de points Pi à l’aide de l’arbre kd (S02) ; (3) utiliser un algorithme des K plus proches voisins pour rechercher K éléments de données de nuage de points les plus proches parmi les données de nuage de points Pi, et calculer une distance euclidienne Lij entre les données de nuage de points Pi et leur K éléments de données de nuage de points (S03) ; (4) calculer une valeur moyenne Li de K distances euclidiennes Lij appartenant aux données de nuage de points Pi (S04) ; (5) calculer une valeur moyenne µ et un écart type σ de N valeurs Li (S05) ; et (6) réaliser des statistiques sur toutes les valeurs Li en utilisant une distribution gaussienne dont la valeur moyenne est µ et l’écart type σ, et éliminer les données de nuage de points correspondant aux Li situés en dehors de la plage a-b (S06). Le procédé est facile à utiliser, il est efficace et rapide et il est capable d’éliminer efficacement des valeurs aberrantes, ce qui permet de réduire le bruit et d’améliorer une image en nuage de points.
(ZH) 一种基于距离统计的三维声纳点云图像增强方法,包含以下步骤:(1)获取声纳数据,将每帧声纳数据对应的三维声纳范围图像信息转换为全局坐标下的点云数据(S01);(2)对N个点云数据建立一个kd-树,并利用该kd-树对每个点云数据P i进行搜索(S02);(3)采用K近邻法搜索该点云数据P i的K个最邻近点云数据,并计算点云数据P i与其K个点云数据之间的欧式距离L ij(S03);(4)求取属于点云数据P i的K个欧式距离L ij的平均值L i(S04);(5)求取N个L i的均值μ和标准差σ(S05);(6)采用均值为μ和标准差为σ的高斯分布对所有的L i进行统计,将落在范围a~b之外的L i所对应的点云数据移除(S06)。该方法操作简单,高效快捷,能够有效地去除离群点,达到减小噪声、增强点云图像的目的。
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
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Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)