CN117876554A - 一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法和*** - Google Patents
一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法和*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN117876554A CN117876554A CN202410275872.2A CN202410275872A CN117876554A CN 117876554 A CN117876554 A CN 117876554A CN 202410275872 A CN202410275872 A CN 202410275872A CN 117876554 A CN117876554 A CN 117876554A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bounding box
- minimum
- plane
- point
- convex hull
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 43
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 38
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 20
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 8
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 8
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 4
- JXASPPWQHFOWPL-UHFFFAOYSA-N Tamarixin Natural products C1=C(O)C(OC)=CC=C1C1=C(OC2C(C(O)C(O)C(CO)O2)O)C(=O)C2=C(O)C=C(O)C=C2O1 JXASPPWQHFOWPL-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 16
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000013461 design Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007728 cost analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Image Generation (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法和***，通过三维模型中板件关键点坐标，经过平行平面判定、降维投影、凸包计算、最小外接矩形计算、最小体积和最小表面积包围盒判定的过程，得到板件的最小包围盒，实现了对三维建筑模型中板件的最小包围盒进行批量快速求解的功能。本发明使用板件坐标点准确、高效、批量地计算板件的包围盒，且智能检测板件的所有可能包围盒并选取最小值作为输出，同时在三维空间中给出包围盒各顶点坐标完成可视化表达。本发明自动化计算板件最小包围盒的精确解并在三维模型中进行展现，为建筑工业化领域带来了新的技术和方法的革新，加快了建筑行业的数字化进程，具有重要的理论和实践意义。
Description
技术领域
本发明属于建筑工业化技术领域，具体涉及一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法和***。
背景技术
建筑工业化包括设计工业化、造价分析工业化和数字建造工业化，其要求将基于传统2D工程图的设计模式升级到基于三维数字模型的集设计、仿真、加工于一体的数字化模式，实现三维模型直接对接加工，完成加工过程的数字化。
建筑三维设计中，常涉及到确定加工板件所需材料的最小尺寸问题，将此最小尺寸应用于板件切割、排料套料算法和工程造价计算是实现加工数字化的重要过程。该尺寸为包围板件的最小长方体，该长方体方向与板件方向有关，但长方体的长、宽、高与方向无关，而此长、宽、高数据是用于加工的关键参数。这种长方体即为最小有向包围盒（OrientedBounding Box）。因此需要快速、准确地计算最小包围盒的长、宽、高数据。
现有技术采用了常用的最小包围盒算法，如OBB算法，该算法的输入条件为点云，通过求解点云的三维坐标的协方差矩阵确定包围盒方向，再在三个方向上求得包围盒各方向最小尺寸，综合得到该点云下的最小包围盒。但在求解不规则板件问题时，由于将板件离散得到的点云分布呈薄片状，常用的OBB算法对部分板件求出的结果为第二或第三小包围盒，无法求出准确最优解，带来部分板件下料尺寸偏大、板材利用率降低等问题，进而增加了工程造价。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法和***，用于对三维建筑模型中任意形状板件的最小包围盒进行批量快速求解。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法，包括以下步骤：
S1：获取点集，输入待计算最小包围盒的板件的关键点的三维坐标；
S2：基于关键点的三维坐标，在点集中遍历所有三个点的组合找到至少一种点集的划分，使得板件的关键点被分配在两个平行平面中；
S3：使用平行平面的法向量作为投影方向，构造标准正交投影矩阵并对点集中原坐标系下的所有点进行投影，得到最小包围盒高度，舍弃投影后的第三维度完成降维，得到二维点集；
S4：根据二维点集中点的坐标计算二维点集的凸包，根据凸包计算二维点集的最小外接矩形的长和宽，结合第三维度坐标差的绝对值得到此轮迭代的最小包围盒的长、宽和高；遍历步骤S2所述的所有三个点的组合，计算板件在每种组合下的最小包围盒的长、宽和高；
S5：根据最小化目标选取全局最小包围盒；
S6：将当前最小外接矩形四个顶点的二维坐标通过第三维度还原为原坐标系下最小包围盒的八个顶点坐标，完成可视化操作。
按上述方案，所述的步骤S1中，具体步骤为：
设板件的最小包围盒为三维空间中包围板件的最小长方体为，使得板件的所有关键点/>均在长方体/>的表面或内部，且长方体/>的体积最小或表面积最小；设长方体/>的长、宽和高分别为/>、/>和/>，则将求解板件的最小包围盒问题表示为有约束的优化问题，包括求体积最小的包围盒
，
或表面积最小的包围盒
；
体积最小的包围盒和表面积最小的包围盒均在高度确定时长和宽的乘积最小。
进一步的，所述的步骤S2中，具体步骤为：
S21：设在给定点集中，点/>的坐标为/>，/>=1，2，…，；使用迭代的方法选取三个点/>确定平面/>，直至遍历所有存在的三点组合；设表示向量的外积，求解平面/>的单位法向量/>：
；
S22：对点集中非/>的所有点/>，计算点/>到平面/>的距离/>：
；
S23：如果或为极小数，则认为点/>在平面/>上；若/>不满足上述条件，则点不在平面/>上；
S24：设不在平面上的点均在平面/>上，得到一种点集的划分；
S25：判断平面与平面/>是否平行，若是则执行下一步骤；若否则执行步骤S21。
进一步的，所述的步骤S2中，判断平面与平面/>是否平行的具体步骤为：计算平面/>中所有点到平面/>的距离，若平面/>中所有点与点/>组成的向量与向量/>的内积均同号且大小相同，则认为平面/>与平面/>是两平行平面。
进一步的，所述的步骤S3中，具体步骤为：
S31：以平面的单位法向量/>作为投影方向构造三维正交矩阵/>；
对构造/>使得/>，/>满足：
，
或：
，
或：
，
将转化为单位向量/>为：
；
构造；/>均为单位向量且两两垂直，则矩阵/>为一组标准正交基构成的变换矩阵；
S32：对点集中所有点进行线性变换，使得平面/>和平面/>均与平面/>平行；
根据对点集/>中的所有点进行线性变换，得到新的点集/>：
；
将平面/>中的点映射到平面/>，将平面/>中的点映射到平面/>，得到选取/>作为初始点时最小包围盒的高度/>；
S33：舍弃轴坐标，将相同点合并到平面/>得到二维点集/>。
进一步的，所述的步骤S4中，具体步骤为：
S41：设二维点集中有/>个点，记为/>；选取横坐标最小的点/>加入二维点集/>的凸包/>，将点/>作为迭代起点，计算点/>与二维点集/>中的其他点/>的向量/>；
S42：将平面的/>轴方向/>作为参考向量，计算向量/>与向量/>的余弦值，将余弦值最小的点/>加入凸包/>，且将点/>置为下一轮迭代起点，将作为参考向量，计算向量/>与向量/>的余弦值；
S43：选取使得余弦值最小的点/>加入/>，将点/>置为新迭代起点，将向量/>置为新参考向量，继续迭代直至点/>再次成为迭代起点，得到二维点集/>的凸包为/>；
S44：二维点集的最小外接矩形必有一边与凸包重合，对凸包/>的各边分别迭代计算长和宽得到若干外接矩形；
S45：从若干外接矩形中选择面积最小的外接矩形，得到当前初始点为时的最小包围盒长/>、宽/>和高/>；
S46：判断是否遍历了步骤S2得到的所有两平行平面的组合，若是则执行步骤S5，若否则执行步骤S2。
进一步的，所述的步骤S42中，向量与向量/>的余弦值/>为：
。
进一步的，所述的步骤S44中，以边为与凸包重合边时的最小外接矩形长/>和宽/>分别为：
，
；
则最小外接矩形的长为，宽为/>。
进一步的，所述的步骤S6中，具体步骤为：
S61：找到最小外接矩形与凸包的重合边；则最小外接矩形的四个顶点坐标分别为：
，
，
，
；
S62：对当前最小外接矩形四个顶点的二维坐标分别添加两行平面的第三维度坐标，在第三维度还原为投影后的轴坐标；
S62：左乘标准正交投影矩阵的逆矩阵/>，得到原坐标系下最小包围盒的八个顶点坐标。
一种基于凸包的板件最小包围盒计算***，该***包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该***实现一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法的步骤。
本发明的有益效果为：
1.本发明的一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法和***，采用凸包计算最小外接矩形的原理，通过检测平行平面并进行投影的方法将三维点云投影到二维平面得到包围盒高度，再计算最小外接矩形来求解点云的最小包围盒，实现了对三维建筑模型中任意形状板件的最小包围盒进行批量快速求解的功能。
2.本发明通过对三维坐标系下各点坐标向量化，自动识别输入点的所有可能存在的平行平面，检测降维投影方向并进行降维投影，将任意形状的三维板件转化为二维空间下的平面点集；然后根据二维点集的凸包计算其最小外接矩形，结合投影方向根据最小化目标计算得到板件的包围盒，进一步得到包围盒各个顶点的坐标，同时解决了体积最小和表面积最小的问题；并计算所有可能的投影方向，比较后得出所需最小包围盒。
3.本发明通过矩阵逆变换得到原始坐标系下最小包围盒的顶点位置，实现了对任意形状板件最小包围盒尺寸的精确计算，并在原模型中标记最小包围盒的位置及大小，在原空间中实现了可视化。
4.针对传统的使用协方差矩阵确定最小包围盒三个方向方法的求解精度丢失的问题，本发明的计算过程均为矩阵运算，具有更高的准确度，在大规模批量计算板件的运用中也能快速准确地得出运算结果，为大批量板材最小包围盒的计算提供了一种可行的解决方案，在应用中有着极大的潜能，加快了建筑行业的工业化、数字化进程。
附图说明
图1是本发明实施例的流程图。
图2是本发明实施例的初始板件形状示意图。
图3是本发明实施例的过程以及最小包围盒可视化实现图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1
参见图1，本发明的实施例包括以下步骤：
S1：获取点集，输入板件关键点的三维坐标；
板件关键点包括顶点、边缘点和部分表面点等，需要能代表板件的形状特征且不宜过多，这些点共同构成点集。关键点的坐标不应包含模型内部点和侧面点，否则会加大算法的计算量甚至导致算法失效。
S2：取点集中的三点/>作为确定平面的初始点，计算选取此三点时所确定平面P1的法向量/>；
遍历点集中所有可能的三点组合以确定所有初始平面/>；平面法向量/>的计算方法如下：
。
S3：计算点集中非/>的点到平面/>的距离，判断能否将所有点划分到平行的平面/>和平面/>中，若不能则返回步骤S2，并重新选取三点；若能则继续进行步骤S4，且平面/>和平面/>的距离即为最小包围盒高度；
确定点集是否能划分为平行的平面/>和平面/>的详细过程如下：
S31：计算点集中非/>的点到平面/>的距离/>：
；
S32：如果或为一个极小数，则认为/>在平面/>上；否则不在平面/>上；如此将/>划分为在/>上的点和不在/>上的点；
S33：将不在上的点都记为在/>中，若/>中所有点与/>组成的向量与/>的内积均同号且大小相同，则认为/>和/>是两平行平面；
S34：若和/>是两平行平面，则包围盒高度/>为/>和/>之间的距离；若/>和/>不是两平行平面，则返回步骤S2。
上述步骤中，由于计算时已经将其单位化，故/>与/>的内积的绝对值就是/>到平面/>的距离。显然，当/>中所有点到/>的距离全部相同且在/>的同侧时，表明/>和平行，且/>和/>之间的距离就是包围盒的高度。
S4：构造标准正交投影矩阵，将点集/>所有点进行投影，再舍弃第三维度，将所有点转化为二维点，得到二维点集/>；再将/>中相同的点合并，得到点集/>；
所述步骤S4中，构造标准正交投影矩阵，进行投影降维并合并相同点的详细过程如下：
S41：假设，则/>至少有一个不为0。于是可以按照以下过程构造一个与/>垂直的单位向量/>：
；
或：
；
或：
；
S42：将转化为单位向量后记为/>，再令/>，则矩阵/>为一组标准正交基构成的变换矩阵，即为所需的标准正交投影矩阵/>。
S43：根据对点集/>中的所有点进行线性变换，得到新的点集/>。
；
S44：舍弃中点的/>方向坐标，将所有点转化成二维平面中的点。计算各点之间的距离，除去重复点（距离为0），得到二维点集/>。
其中，将原始坐标系中的/>平面转化为/>平面，/>平面转化为与/>平面平行的平面；再舍弃/>方向坐标，则点集/>中所有点均投影为二维平面上的点，完成降维处理。
S5：计算点集的凸包/>；
所述步骤S5中，为了得到二维点集的最小外接矩形，需要先计算的凸包。详细计算过程如下：
S51：选取中横坐标最小的点作为迭代起点/>，将/>加入/>。
S52：将轴方向/>作为初始参考向量，/>为 P"中任意px'以外的点，计算/>与/>的余弦值。
S53：将使得余弦值最小的加入/>，且将/>置为下一轮迭代起点，将作为下一轮参考向量，重复步骤S52直至/>重新返回/>。
S54：得到的即为点集/>的凸包。
S6：根据凸包计算最小外接矩形，最小外接矩形的长和宽即为最小包围盒的长/>和宽/>；
所述步骤S6中，由于最小外接矩形必有一边与凸包的边重合，故可以根据凸包计算最小外接矩形，详细计算过程如下：
S61：依次选取凸包中的每条边
S62：以边为外接矩形重合边时的最小外接矩形计算过程如下，按照此过程遍历所有边，得到与边的个数相同的最小外接矩形长宽组合：
S63：最小外接矩形的长为，宽为。
这样就得到所有最小外接矩形的可能长宽组合。选取使得最小的/>和/>即为最小外接矩形的长宽。
S7：、/>和/>即为选取/>作为初始点的最小包围盒的长、宽和高，再返回步骤S2计算其他初始点组合时的最小包围盒，将全部可能组合计算完毕后进行步骤S8；
所述步骤S7中，由步骤S6所得、/>以及步骤S3所得/>即为初始点为/>时的最小包围盒长宽高，再通过遍历可能的组合求得所有最小包围盒可能存在情况。
S8：比较步骤S7得到的各最小包围盒，根据最小体积或最小表面积的目标选取最小值即可。可视化则根据最小外接矩形与计算。
所述步骤S8中，根据目标选取步骤S7所求得最小包围盒存在情况即可。如需在原坐标系中完成可视化，则按以下步骤进行：
S81：根据选择的最小包围盒，找到其最小外接矩形与凸包的重合边。
S82：最小外接矩形的顶点坐标为：
此四点即为最小外接矩形的顶点。
S83：上述四点第三维度分别添加投影后的两轴高度，得到的即为投影后的最小包围盒的八个顶点坐标，随后左乘投影矩阵/>的逆矩阵/>即得到原坐标系下最小包围盒的八个顶点坐标，再连接这八个点即可完成可视化。
实施例2
本发明方法的流程图如图1所示，板件形状示意图如图2所示。表1为初始板件的坐标数据，现根据表1展示的数据使用本发明的算法计算体积最小包围盒，具体实现流程如下：
表 1初始坐标数据
S1：导入坐标数据，如表1所示；
S2：取三个初始点，如（-458.362，-200.0，-160.345），（298.0，-200.0，560.0），（-207.845，-200.0，-474.138），此时法向量为（0，1，0）；
S3：根据法向量计算其他点到此三点确定平面的距离，判定结果为取此三点时，所有点可以被划分为两个平行平面中，继续进行步骤S4；
S4：求得的正交投影矩阵为：
投影后舍弃第三维度并合并相同点；
S5：根据上述方法所求得的凸包如表2所示；
表2凸包所求点的二维坐标
S6：计算得到的最小外接矩形的长宽分别为1079.5，400.0；
S7：此初始三点组合时，最小包围盒的长宽高为1079.5，400.0，35.0；
S8：比较所有可能后，可以得到最小体积包围盒的长宽高分别为1079.5，400.0，35.0，可视化情况如图3所示，最小包围盒的顶点表3所示。
表3最小体积包围盒顶点三维坐标
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：获取点集，输入待计算最小包围盒的板件的关键点的三维坐标；
S2：基于关键点的三维坐标，在点集中遍历所有三个点的组合找到至少一种点集的划分，使得板件的关键点被分配在两个平行平面中；
S3：使用平行平面的法向量作为投影方向，构造标准正交投影矩阵并对点集中原坐标系下的所有点进行投影，得到最小包围盒高度，舍弃投影后的第三维度完成降维，得到二维点集；
S4：根据二维点集中点的坐标计算二维点集的凸包，根据凸包计算二维点集的最小外接矩形的长和宽，结合第三维度坐标差的绝对值得到此轮迭代的最小包围盒的长、宽和高；遍历步骤S2所述的所有三个点的组合，计算板件在每种组合下的最小包围盒的长、宽和高；
S5：根据最小化目标选取全局最小包围盒；
S6：将当前最小外接矩形四个顶点的二维坐标通过第三维度还原为原坐标系下最小包围盒的八个顶点坐标，完成可视化操作。
2. 根据权利要求1所述的一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法，其特征在于：所述的步骤S1中，具体步骤为：
设板件的最小包围盒为三维空间中包围板件的最小长方体为，使得板件的所有关键点/>均在长方体/>的表面或内部，且长方体/>的体积最小或表面积最小；设长方体/>的长、宽和高分别为/>、/>和/>，则将求解板件的最小包围盒问题表示为有约束的优化问题，包括求体积最小的包围盒
，
或表面积最小的包围盒
；
体积最小的包围盒和表面积最小的包围盒均在高度确定时长和宽的乘积最小。
3.根据权利要求2所述的一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法，其特征在于：所述的步骤S2中，具体步骤为：
S21：设在给定点集中，点/>的坐标为/>，/>=1，2，…，/>；使用迭代的方法选取三个点/>确定平面/>，直至遍历所有存在的三点组合；设/>表示向量的外积，求解平面/>的单位法向量/>：
；
S22：对点集中非/>的所有点/>，计算点/>到平面/>的距离/>：
；
S23：如果或为极小数，则认为点/>在平面/>上；若/>不满足上述条件，则点/>不在平面/>上；
S24：设不在平面上的点均在平面/>上，得到一种点集的划分；
S25：判断平面与平面/>是否平行，若是则执行下一步骤；若否则执行步骤S21。
4.根据权利要求3所述的一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法，其特征在于：所述的步骤S2中，判断平面与平面/>是否平行的具体步骤为：计算平面/>中所有点到平面的距离，若平面/>中所有点与点/>组成的向量与向量/>的内积均同号且大小相同，则认为平面/>与平面/>是两平行平面。
5.根据权利要求3所述的一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法，其特征在于：所述的步骤S3中，具体步骤为：
S31：以平面的单位法向量/>作为投影方向构造三维正交矩阵/>；
对构造/>使得/>，/>满足：
，
或：
，
或：
，
将转化为单位向量/>为：
；
进一步构造；/>均为单位向量且两两垂直，则矩阵/>为一组标准正交基构成的变换矩阵；
S32：对点集中所有点进行线性变换，使得平面/>和平面/>均与平面/>平行；
根据对点集/>中的所有点进行线性变换，得到新的点集/>：
；
将平面/>中的点映射到平面/>，将平面/>中的点映射到平面/>，得到选取作为初始点时最小包围盒的高度/>；
S33：舍弃轴坐标，将相同点合并到平面/>得到二维点集/>。
6.根据权利要求5所述的一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法，其特征在于：所述的步骤S4中，具体步骤为：
S41：设二维点集中有/>个点，记为/>；选取横坐标最小的点加入二维点集/>的凸包/>，将点/>作为迭代起点，计算点/>与二维点集/>中的其他点/>的向量/>；
S42：将平面的/>轴方向/>作为参考向量，计算向量/>与向量/>的余弦值，将余弦值最小的点/>加入凸包/>，且将点/>置为下一轮迭代起点，将/>作为参考向量，计算向量/>与向量/>的余弦值；
S43：选取使得余弦值最小的点/>加入/>，将点/>置为新迭代起点，将向量置为新参考向量，继续迭代直至点/>再次成为迭代起点，得到二维点集/>的凸包为；
S44：二维点集的最小外接矩形必有一边与凸包重合，对凸包/>的各边分别迭代计算长和宽得到若干外接矩形；
S45：从若干外接矩形中选择面积最小的外接矩形，得到当前初始点为时的最小包围盒长/>、宽/>和高/>；
S46：判断是否遍历了步骤S2得到的所有两平行平面的组合，若是则执行步骤S5，若否则执行步骤S2。
7.根据权利要求6所述的一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法，其特征在于：所述的步骤S42中，向量与向量/>的余弦值/>为：
。
8.根据权利要求6所述的一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法，其特征在于：所述的步骤S44中，以边为与凸包重合边时的最小外接矩形长/>和宽/>分别为：
，
；
则最小外接矩形的长为，宽为/>。
9.根据权利要求8所述的一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法，其特征在于：所述的步骤S6中，具体步骤为：
S61：找到最小外接矩形与凸包的重合边；则最小外接矩形的四个顶点坐标分别为：
，
，
，
；
S62：对当前最小外接矩形四个顶点的二维坐标分别添加两行平面的第三维度坐标，在第三维度还原为投影后的轴坐标；
S62：左乘标准正交投影矩阵的逆矩阵/>，得到原坐标系下最小包围盒的八个顶点坐标。
10.一种基于凸包的板件最小包围盒计算***，该***包括处理器和存储器，其特征在于：所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该***实现如权利要求1至权利要求9中任意一项所述的一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410275872.2A CN117876554B (zh) | 2024-03-12 | 2024-03-12 | 一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法和*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410275872.2A CN117876554B (zh) | 2024-03-12 | 2024-03-12 | 一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法和*** |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117876554A true CN117876554A (zh) | 2024-04-12 |
| CN117876554B CN117876554B (zh) | 2024-05-28 |
Family
ID=90590392
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410275872.2A Active CN117876554B (zh) | 2024-03-12 | 2024-03-12 | 一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法和*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117876554B (zh) |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5574835A (en) * | 1993-04-06 | 1996-11-12 | Silicon Engines, Inc. | Bounding box and projections detection of hidden polygons in three-dimensional spatial databases |
| CN108305289A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-20 | 山东师范大学 | 基于最小二乘法的三维模型对称性特征检测方法及*** |
| CN109509236A (zh) * | 2017-09-15 | 2019-03-22 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 无人驾驶场景中的车辆包围盒生成方法、装置及存储介质 |
| CN111268566A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-06-12 | 北京国泰星云科技有限公司 | 一种基于激光的集装箱卡车车道上的自动着箱***及方法 |
| CN113781846A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-12-10 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种水平维度空域冲突检测方法 |
| CN114266800A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-01 | 中设数字技术股份有限公司 | 一种图形的多矩形包围盒算法及生成*** |
| WO2022120567A1 (zh) * | 2020-12-08 | 2022-06-16 | 深圳先进技术研究院 | 一种基于视觉引导的自动化标定*** |
| CN114707218A (zh) * | 2022-04-08 | 2022-07-05 | 广东博智林机器人有限公司 | 三维模型简化方法及装置 |
| CN115170688A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-10-11 | 交禾(上海)工程技术有限公司 | 空间结构施工图最优投影平面求解及图纸自动生成方法 |
| US20230011818A1 (en) * | 2021-07-07 | 2023-01-12 | Faro Technologies, Inc. | Detection of computer-aided design (cad) objects in point clouds |
| CN115601726A (zh) * | 2022-09-19 | 2023-01-13 | 上海友道智途科技有限公司（Cn） | 一种基于凸包定向的车辆点云包围盒计算方法 |
| CN116229408A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-06-06 | 重庆邮电大学 | 一种图像信息与激光雷达点云信息融合的目标识别方法 |
| CN116894282A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-17 | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 | 空间点集与多连通网格区域拓扑关系的识别方法及*** |
-
2024
- 2024-03-12 CN CN202410275872.2A patent/CN117876554B/zh active Active
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5574835A (en) * | 1993-04-06 | 1996-11-12 | Silicon Engines, Inc. | Bounding box and projections detection of hidden polygons in three-dimensional spatial databases |
| CN109509236A (zh) * | 2017-09-15 | 2019-03-22 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 无人驾驶场景中的车辆包围盒生成方法、装置及存储介质 |
| CN108305289A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-20 | 山东师范大学 | 基于最小二乘法的三维模型对称性特征检测方法及*** |
| CN111268566A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-06-12 | 北京国泰星云科技有限公司 | 一种基于激光的集装箱卡车车道上的自动着箱***及方法 |
| WO2022120567A1 (zh) * | 2020-12-08 | 2022-06-16 | 深圳先进技术研究院 | 一种基于视觉引导的自动化标定*** |
| US20230011818A1 (en) * | 2021-07-07 | 2023-01-12 | Faro Technologies, Inc. | Detection of computer-aided design (cad) objects in point clouds |
| CN113781846A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-12-10 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种水平维度空域冲突检测方法 |
| CN114266800A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-01 | 中设数字技术股份有限公司 | 一种图形的多矩形包围盒算法及生成*** |
| CN114707218A (zh) * | 2022-04-08 | 2022-07-05 | 广东博智林机器人有限公司 | 三维模型简化方法及装置 |
| CN115170688A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-10-11 | 交禾(上海)工程技术有限公司 | 空间结构施工图最优投影平面求解及图纸自动生成方法 |
| CN115601726A (zh) * | 2022-09-19 | 2023-01-13 | 上海友道智途科技有限公司（Cn） | 一种基于凸包定向的车辆点云包围盒计算方法 |
| CN116229408A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-06-06 | 重庆邮电大学 | 一种图像信息与激光雷达点云信息融合的目标识别方法 |
| CN116894282A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-17 | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 | 空间点集与多连通网格区域拓扑关系的识别方法及*** |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| ZONGHAO GUO等: "Beyond Bounding-Box: Convex-Hull Feature Adaptation for Oriented and Densely Packed Object Detection", CVPR 2021, 31 December 2021 (2021-12-31), pages 8792 - 8801 * |
| 刘健;孙殿柱;李延瑞;孙永伟;: "散乱点云局部点集最小包围盒快速求解算法", 农业装备与车辆工程, no. 06, 10 June 2010 (2010-06-10), pages 27 - 29 * |
| 胡振中;陈祥祥;王亮;何田丰;: "基于BIM的管道预制构件设计技术与***研发", 清华大学学报(自然科学版), no. 12, 15 December 2015 (2015-12-15), pages 1269 - 1275 * |
| 郭九生, 初红艳, 卢秉恒: "多面体最小体积的包围盒生成算法研究", 计算机应用, no. 01, 28 January 2001 (2001-01-28), pages 38 - 40 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117876554B (zh) | 2024-05-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112862972B (zh) | 一种表面结构网格生成方法 | |
| CN104778688A (zh) | 点云数据的配准方法及装置 | |
| CN112819962A (zh) | 数字图像相关中非均匀网格划分及局部网格疏密方法 | |
| CN114863060A (zh) | 基于点云的三维模型重建方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114861500A (zh) | 基于三维点云自动生成隧道结构有限元模型的方法及*** | |
| Schulz et al. | Envelope computation in the plane by approximate implicitization | |
| CN112825199A (zh) | 碰撞检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN117876554B (zh) | 一种基于凸包的板件最小包围盒计算方法和*** | |
| CN116861307A (zh) | 一种三维有限元模型的板格识别方法及装置 | |
| DE MARCHI et al. | Polynomial meshes: Computation and approximation | |
| CN116468761A (zh) | 基于概率分布距离特征描述的配准方法、设备及存储介质 | |
| Ćurković et al. | Enhanced 3D parameterization for integrated shape synthesis by fitting parameter values to point sets | |
| WO2004053741A1 (ja) | 三角形と線分の交点計算方法とそのプログラム | |
| CN114399611A (zh) | 基于网格质量度量特性的多面体优化方法 | |
| Nejati et al. | A fast hybrid approach for approximating a thin-plate spline surface | |
| Pébay et al. | Communication-free streaming mesh refinement | |
| Porikli et al. | Fast distance transform computation using dual scan line propagation | |
| RU213021U9 (ru) | Устройство определения направления прихода радиосигнала | |
| RU213021U1 (ru) | Устройство определения направления прихода радиосигнала | |
| US10297075B2 (en) | Method of processing image data | |
| Zhu et al. | Efficient construction of the medial axis for a CAD model using parallel computing | |
| JP2692587B2 (ja) | 画像処理方法 | |
| CN117787059A (zh) | 基于目标本体三角面元数据的薄涂层自动生成方法 | |
| CN116305681A (zh) | 包络线生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115049813A (zh) | 一种基于一阶球谐的粗配准方法、装置及*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |