摘要
本发明公开了基于无人机点云数据的堆体体积测量方法、装置、设备及存储介质,涉及点云数据处理技术领域。方案包括:在Web端,通过基于PointNet++网络构建的预设深度学习模型对无人机采集的原始点云数据进行分类,通过Alpha Shapes算法,计算目标点云数据对应的目标堆体体积,提高了计算效率和计算精度,同时无人机执行点云扫描采集任务既可以有效地到达测量位置,又可以解决无法完整覆盖目标物的问题。
技术关键词
无人机点云数据
深度学习模型
Delaunay三角剖分
体积测量方法
点云数据处理技术
关键点
注意力机制
算法
邻域
网格
多边形
处理器
识别模块
参数
可读存储介质
网络
存储器
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能效评价方法
权重模型
动态
深度强化学习技术
基线
网络优化方法
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多媒体
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深度学习模型
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GNSS电离层
GNSS接收机
低成本
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