基于人工智能的大规模点云数据特征提取方法及系统

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基于人工智能的大规模点云数据特征提取方法及系统
申请号:CN202411830140
申请日期:2024-12-12
公开号:CN119785045A
公开日期:2025-04-08
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于人工智能的大规模点云数据特征提取方法及系统,包括:特征识别单元、三维扫描单元、模拟点云生成单元、数据融合单元和操作平台;特征识别单元识别待测件特征明显的区域,获得特征区域;三维扫描单元获取特征区域点云数据;模拟点云生成单元根据待测件模型生成模拟点云数据;数据融合单元融合并重建生成三维点云模型;操作平台显示三维点云模型。本发明有效降低了扫描时间和数据存储需求,提高了三维重建的效率,同时减少了传统方法中的数据缺失问题,特别适用于复杂或难以直接扫描的样件;提供一个端到端的解决方案,以实现快速、准确的大规模点云数据特征提取,克服传统三维扫描方法的局限性,具有广泛的工业应用前景。
技术关键词
数据特征提取方法 生成三维点云 三维点云模型 六自由度工业机器人 生成点云数据 双目立体视觉 扫描单元 计算机辅助设计模型 点云配准技术 立体匹配技术 跟踪定位系统 路径规划算法 直方图均衡化 三维点云数据 人工智能识别技术 图像识别技术
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