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龙图腾网恭喜中交四航工程研究院有限公司;中交第四航务工程局有限公司申请的专利一种网架结构点云的球面拟合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116758240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310653121.5，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种网架结构点云的球面拟合方法是由廖李灿;应宗权;吕述晖;刘志军;李金祥;刘介山设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网架结构点云的球面拟合方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种网架结构点云的球面拟合方法，包括如下步骤：步骤1：对目标网架结构的点云按长方体进行分区，得到至少两个点云分区，各个点云分区均为长方体；步骤2：在各个点云分区中创建对应的立方体，对每一个立方体内的点云进行球面拟合，得到拟合后的最优球面；步骤3：将每一个立方体作为种群的样本点，所有立方体构成一个种群，立方体的边界坐标作为该样本点的基因值，采用遗传算法对各个点云分区中进行全局寻优找出球面拟合效果最好的立方体；步骤4：提取最终的最优拟合球面的球节点球心坐标和半径，完成对目标网架结构的球面拟合。本发明能够在一定噪声条件下实现球面的准确拟合，在兼顾精度的基础上，提升整体结构球面拟合的效率。

本发明授权一种网架结构点云的球面拟合方法在权利要求书中公布了：1.一种网架结构点云的球面拟合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对目标网架结构的点云按长方体进行分区，得到至少两个点云分区，各个点云分区均为长方体；步骤2：在各个点云分区中创建对应的立方体，对每一个立方体内的点云进行球面拟合，得到拟合后的最优球面，步骤2的具体实现包括以下步骤：步骤21：对每一个点云分区按XYZ方向切片，相邻两次的切片间隔相同，从而得到点云分区在X、Y的M个切片坐标值和Z方向的T个切片坐标值，在每一个切片中，分别在X、Y、Z方向均随机选取s3个坐标值，得到随机选取坐标，计算随机选取坐标X方向、Y方向和Z方向的平均坐标值、和，创建以平均坐标值、和作为中心、边长为d的立方体V，立方体V的坐标范围为，其中，s为3的倍数，其表征基因值的数量，步骤22：在立方体V内随机选取sampleS个用于拟合球面的拟合点云，sampleS≥4，对sampleS个拟合点云进行球面拟合，得到初始球面；步骤23：计算出立方体内各个点云到初始球面的距离D，统计出距离D小于距离阈值DistS的点云总数量Num，若点云总数量Num≤数量阈值T，则执行步骤24，若点云总数量Num＞数量阈值T，则执行步骤25；步骤24：重新随机选取sampleS个新的点云作为新的拟合点云，sampleS个新的点云中至少有一个点云与此前选取的sampleS个点云不为同一个，并跳转至步骤22；步骤25：基于点云总数量Num的点云重新进行拟合球面，得到第二拟合球面，统计出立方体V内所有点云距离第二拟合球面的距离小于距离阈值DistS的点云作为内点，从而得到内点数量Num1；步骤26：直至遍历了立方体内的所有点云或者迭代了iter次的球面拟合，iter≥2，从而得到基于sampleS个拟合点云得到的初始球面和基于点云总数量Num的点云得到的第二球面，将所有初始球面、第二球面中点云中的总数量Num和内点数量Num1中数量最大值对应的初始球面或者第二球面作为最优球面，从而得到最优球面；步骤3：将每一个立方体作为种群的一个样本点，所有立方体构成一个种群，立方体的边界坐标作为该样本点的基因值，采用遗传算法对各个点云分区中进行全局寻优找出球面拟合效果最好的立方体，步骤3的具体实现，包括以下步骤：步骤31：在对点云分区的一次迭代过程中，随机生成NP组立方体的边界坐标，从而得到NP个立方体，立方体的数量构成当前目标网架结构点云的一个种群，种群总数量为NP，每一个立方体作为种群的一个样本，立方体的边界坐标为样本的基因值，预设遗传算法的迭代次数Q，选取最优球面的内点数量作为适应度函数，也即每一个立方体V所拟合出的最优球面的内点数量作为该立方体V的适应度函数值；步骤32：当前点云分区生成当代种群，然后采用步骤2相同的方法，得到当代种群总共NP个样本各自对应的最优球面，以及最优球面对应的球心坐标和内点数量；步骤33：基于适应度函数计算得到当代种群的适应度函数最大值对应的拟合球面的球心坐标、半径和内点最大数量；步骤34：选择当代种群中适应度函数值最大的个体进行遗传，从当代种群中每次随机选取sn个样本点，循环NP次，每次从sn个样本点中选取适应度函数值最大的样本点作为下一代种群的样本，从而得到下一代种群；步骤35：在种群中进行交叉操作，交叉操作发生在任意两个样本点之间，以交换基因值而获得两个新的样本点，并通过预设交叉概率Pc，使得有Pc*个样本点发生多点交叉，从而生成下一代种群；步骤36：对种群进行变异操作，变异操作也是发生在任意两个样本点之间，以便于对样本点的基因值进行随机改变而形成新的样本点，预设变异概率Pmutation，每次生成一个介于0-1之间的随机数，判断随机数与Pmutation的大小，若随机数小于Pmutation，则对样本点的基本位处的基因值进行改变；否则，则样本点不发生变异，循环NP次，从而得到下一代种群；步骤37：重复步骤32-步骤33，得到下一代种群的球心坐标、半径和内点最大数量，选取上一代种群中适应度函数最大值和下一代种群中适应度函数最大值中的较大值对应的种群中的样本点赋值到下一代种群的样本点，从而保证每次迭代都能保存最优的样本点；步骤38：将下一代种群赋值到上一代的当代种群，然后重复步骤31-步骤37，迭代Q次，提取出最优拟合球面的球心坐标和内点最大数量；步骤39：遍历所有点云分区，对于当前点云分区，剔除步骤38所得到的最优拟合球面所对应的点云，并重复执行P次步骤31-步骤38，P为当前点云分区内的球节点数量，得到每一个点云分区最终的最优拟合球面；步骤4：提取最终的最优拟合球面的球节点球心坐标和半径，完成对目标网架结构的球面拟合，步骤4的具体实现过程，包括以下步骤：步骤41：根据目标网架结构的所有球节点的半径和用于扫描目标网架结构形成点云的扫描精度，确定用于拟合球面的球节点的半径范围和内点数量阈值；步骤42：遍历目标网架结构的经过分区后的所有呈长方体分区的点云分区，提取出半径处于内以及内点最大数量大于的拟合球面的球心坐标、半径和内点数量作为对应点云分区内的球节点的球心坐标、半径和内点数量。

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