【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种基于三维激光点云的输电线路建模处理方法及ai系统。
技术介绍
1、输电线路杆塔是电力系统中的重要组成部分，主要用于支持和悬挂输电线路，将电能从发电厂传输到用电地点。由于不同地区的地形地貌千差万别，输电线路需要跨越复杂的地形，如山脉、河流等。因此，输电线路杆塔的设计和建设需要考虑到各种不同的地形特点，目前常见的输电线路杆塔类型有酒杯塔、猫头塔、干字型、羊角塔等。
2、利用三维建模方法对线路杆塔进行精细化建模，可以直观可视地展示线路杆塔的物理情况，便于理解线路的布局，并在电力巡检过程中发挥重要作用。目前，输电线路杆塔的精细化建模主要采用人工手动建模的方式，工程师使用计算机辅助设计(cad)软件进行建模。这种方法可以创建精确的线路杆塔三维几何模型，包括各种详细的构造、连接和形状信息。但是，这种方法通常需要消耗大量的时间和劳动力，且由于线路杆塔的布局和结构可能会随时间发生变化，因此需要工程师定期更新建模数据，以保持模型的最新性，这无疑增加了大量的人力物力消耗。
3、因此，现有技术中存在一个问题，即怎样通过收集和处理三维激光点云扫描数据，提升待建模输电线路杆塔类型识别的准确度，从而提高建模效率和准确性。
技术实现思路
1、为了改善上述问题，本申请提供了一种基于三维激光点云的输电线路建模处理方法及ai系统。
2、第一方面，本申请实施例提供一种基于三维激光点云的输电线路建模处理方法，应用于ai系统，所述方法包括：
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4、分别获取若干个所述三维激光点云扫描数据链中每两个所述三维激光点云扫描数据链之间的数据链共性权重，并基于所述数据链共性权重对若干个所述三维激光点云扫描数据链执行点云扫描数据分团处理，得到最少一个点云扫描分团数据集合；
5、在最少一个所述点云扫描分团数据集合中包括目标点云分团数据集合的基础上，将所述待建模输电线路杆塔确定为待建模单回干字耐张塔；其中，所述目标点云分团数据集合中包括的所述三维激光点云扫描数据链与代表性点云扫描分团数据之间的所述数据链共性权重不小于目标门限；
6、从与所述待建模单回干字耐张塔关联的轻量化建模素材池中确定出目标轻量化建模数据；其中，所述轻量化建模素材池中包括与所述待建模单回干字耐张塔匹配的轻量化建模数据。
7、在第一方面的一个可选实施例中，所述基于所述数据链共性权重对若干个所述三维激光点云扫描数据链执行点云扫描数据分团处理，得到最少一个点云扫描分团数据集合包括：
8、将若干个所述三维激光点云扫描数据链分别确定为一个初始点云扫描分团数据集合，反复以下方法，直到每两个所述初始点云扫描分团数据集合之间的集合共性权重小于基准门限：
9、基于所述数据链共性权重分别确定每两个所述初始点云扫描分团数据集合之间的所述集合共性权重，并将所述集合共性权重满足分团指标的两个所述点云扫描分团数据集合进行点云扫描数据分团处理，得到分团后的所述初始点云扫描分团数据集合；
10、根据分团后的所述初始点云扫描分团数据集合以及剩余的所述初始点云扫描分团数据集合，获取每两个所述初始点云扫描分团数据集合之间的所述集合共性权重。
11、在第一方面的一个可选实施例中，所述将所述集合共性权重满足分团指标的两个所述点云扫描分团数据集合进行点云扫描数据分团处理之前，还包括以下之一：
12、在两个基准点云扫描分团数据集合之间的所述集合共性权重，高于其他每两个所述初始点云扫描分团数据集合之间的所述集合共性权重的基础上，确定所述集合共性权重满足所述分团指标；
13、在两个基准点云扫描分团数据集合之间的所述集合共性权重高于共性权重门限的基础上，确定所述集合共性权重满足所述分团指标。
14、在第一方面的一个可选实施例中，所述基于所述数据链共性权重分别确定每两个所述初始点云扫描分团数据集合之间的所述集合共性权重包括：
15、在获取的两个初始点云扫描分团数据集合中各自包括一个所述三维激光点云扫描数据链的基础上，将两个所述三维激光点云扫描数据链之间的所述数据链共性权重作为所述集合共性权重；
16、在获取的两个初始点云扫描分团数据集合中各自包括若干个所述三维激光点云扫描数据链的基础上，分别基于所述初始点云扫描分团数据集合中包括的若干个所述三维激光点云扫描数据链各自的数据链描述向量确定所述初始点云扫描分团数据集合的点云扫描图像描述向量，并将两个初始点云扫描分团数据集合各自的点云扫描图像描述向量之间的描述向量差异值确定为所述集合共性权重；
17、在获取的两个所述初始点云扫描分团数据集合中的第一初始点云扫描分团数据集合中包括一个所述三维激光点云扫描数据链，且两个所述初始点云扫描分团数据集合中的第二初始点云扫描分团数据中包括若干个所述三维激光点云扫描数据链的基础上，基于所述第二初始点云扫描分团数据中包括的若干个所述三维激光点云扫描数据链各自的所述数据链描述向量确定所述第二初始点云扫描分团数据的所述点云扫描图像描述向量；
18、获取所述第一初始点云扫描分团数据集合中包括的所述三维激光点云扫描数据链的所述数据链描述向量，并将所述点云扫描图像描述向量和所述数据链描述向量之间的描述向量差异值确定为所述集合共性权重。
19、在第一方面的一个可选实施例中，所述将若干个所述三维激光点云扫描数据链分别确定为一个初始点云扫描分团数据集合之前，还包括：
20、通过目标图像描述挖掘网络分别获取若干个所述三维激光点云扫描数据链中每一个所述三维激光点云扫描数据链的数据链描述向量；
21、依次确定每两个所述数据链描述向量之间的描述向量差异值，将所述描述向量差异值确定为对应的两个所述三维激光点云扫描数据链之间的所述数据链共性权重。
22、在第一方面的一个可选实施例中，所述获取待建模输电线路杆塔的若干个三维激光点云扫描数据链包括：
23、获取所述待建模输电线路杆塔在目标扫描空窗时段内的无人机航测数据，其中，所述无人机航测数据中包括所述机载激光扫描设备所采集得到的航测图像；
24、基于所述无人机航测数据中包括的所述航测图像，按照时序优先级生成所述待建模输电线路杆塔在所述目标扫描空窗时段内的基准三维激光点云扫描数据队列；
25、对所述基准三维激光点云扫描数据队列按照目标区间进行拆解处理，得到若干个所述三维激光点云扫描数据链，其中，若干个所述三维激光点云扫描数据链中的每个三维激光点云扫描数据链中包括相同个数的三维激光点云扫描数据。
26、在第一方面的一个可选实施例中，所述在最少一个所述点云扫描分团数据集合中包括目标点云分团数据集合的基础上，将所述待建本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于三维激光点云的输电线路建模处理方法，其特征在于，应用于AI系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据链共性权重对若干个所述三维激光点云扫描数据链执行点云扫描数据分团处理，得到最少一个点云扫描分团数据集合包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述集合共性权重满足分团指标的两个所述点云扫描分团数据集合进行点云扫描数据分团处理之前，还包括以下之一：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据链共性权重分别确定每两个所述初始点云扫描分团数据集合之间的所述集合共性权重包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将若干个所述三维激光点云扫描数据链分别确定为一个初始点云扫描分团数据集合之前，还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取待建模输电线路杆塔的若干个三维激光点云扫描数据链包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在最少一个所述点云扫描分团数据集合中包括目标点云分团数据集合的基础上，将所述待建模
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从与所述待建模单回干字耐张塔关联的轻量化建模素材池中确定出目标轻量化建模数据包括以下至少之一：
9.一种AI系统，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行权利要求1-9任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现权利要求1-9任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于三维激光点云的输电线路建模处理方法，其特征在于，应用于ai系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据链共性权重对若干个所述三维激光点云扫描数据链执行点云扫描数据分团处理，得到最少一个点云扫描分团数据集合包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述集合共性权重满足分团指标的两个所述点云扫描分团数据集合进行点云扫描数据分团处理之前，还包括以下之一：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据链共性权重分别确定每两个所述初始点云扫描分团数据集合之间的所述集合共性权重包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将若干个所述三维激光点云扫描数据链分别确定为一个初始点云扫描分团数据集合之前，还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：周超，刘嵘，刘辉，贾然，辜超，姚金霞，沈浩，刘传彬，张洋，段玉兵，胡晓黎，陈子龙，李程启，孟海磊，孙晓斌，李丹丹，耿博，黄振宁，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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