【技术实现步骤摘要】
本申请涉及三维建模，尤其涉及一种带电作业场景建模方法、装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
1、环境三维建模是现代机器人技术和计算机视觉领域的一个重要研究方向。它旨在通过收集和处理传感器数据，以构建对真实世界环境的数字表示。随着计算机技术和算法的进步，三维建模在近年来得到了快速发展。现代环境三维建模系统通常使用多种传感器，如相机、imu(惯性测量单元)等等，以获得更准确、更全面的环境信息。
2、目前，由于带电作业环境本身具备的复杂性，并且带电作业现场常常存在动态变化，如设备移动、人员进出等等，导致所得到的带电作业环境对应的模型的精度较低。
技术实现思路
1、本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中由于带电作业环境本身具备的复杂性，并且带电作业现场常常存在动态变化，如设备移动、人员进出等等，导致对带电作业环境进行建模的精度较低的技术缺陷。
2、第一方面，本申请提供了一种带电作业场景建模方法，所述方法包括：
3、获取当前时刻的目标场景的激光数据；
4、对所述激光数据进行数据清洗，得到所述目标场景的三维数据；
5、判断是否存在与所述目标场景对应的三维环境模型；
6、若存在与所述目标场景对应的三维环境模型，则提取所述三维数据中的边缘特征点和平面特征点；
7、分别将每个边缘特征点与所述三维环境模型中的边缘特征点进行匹配，得到第一匹配结果；
8、分别将每个平面特征点与所述三维
9、根据所述第一匹配结果和所述第二匹配结果，对所述三维环境模型进行更新，得到新的三维环境模型。
10、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
11、若不存在与所述目标场景对应的三维环境模型，则对所述三维数据进行目标识别，得到与所述三维数据对应的标签数据；其中，所述标签数据包括所述三维数据中各个目标的目标类型；
12、根据所述三维数据以及所述标签数据，构建与所述目标场景对应的三维环境模型。
13、在其中一个实施例中，所述对所述三维数据进行目标识别，包括：
14、获取所述三维数据中各个目标的形状信息和运动模式；
15、将所述三维数据中各个目标的形状信息和运动模式输入至预设的目标识别模型中，得到每个目标对应的目标类型；其中，所述目标识别模型用于接收多个目标的形状信息和运动模式，并对每个目标的形状信息和运动模型进行匹配，输出与每个目标的形状信息和运动模式匹配的目标类型。
16、在其中一个实施例中，所述构建与所述目标场景对应的三维环境模型，包括：
17、获取所述三维数据中的点云数据；
18、根据所述点云数据和所述标签数据，构建初始环境模型；
19、将所述初始环境模型的各个目标对应的点云数据进行数据融合，并将经过数据融合的初始环境模型确定为所述三维环境模型。
20、在其中一个实施例中，所述对所述激光数据进行数据清洗，包括：
21、获取点等级评价体系；其中，所述点等级评价体系包括多个目标类别以及每个目标类别对应的评价规则；
22、基于每个目标类别对应的评价规则，对所述激光数据中的每个点在各个目标类别上的表现进行评分，得到每个点在各个目标类别上的类别分值；
23、将存在类别分值不满足其对应的预设条件的点确定为目标点；
24、将各个目标点从所述激光数据中删除，将删除目标点后的激光数据确定为所述三维数据。
25、在其中一个实施例中，所述分别将每个边缘特征点与所述三维环境模型中的边缘特征点进行匹配，包括：
26、对于每个边缘特征点，在所述三维环境模型中选取若干个与该边缘特征点最近的边缘特征点；
27、确定该边缘特征点与所选取的边缘特征点形成的线段之间的残差；
28、当确定每个边缘特征点对应的残差时，根据每个边缘特征点对应的残差，确定每个边缘特征点的匹配信息，并根据每个边缘特征点的匹配信息，生成第一匹配结果。
29、在其中一个实施例中，所述分别将每个平面特征点与所述三维环境模型中的平面特征点进行匹配，包括：
30、对于每个平面特征点，在所述三维环境模型中选取若干个与该平面特征点最近的平面特征点；
31、确定该平面特征点与所选取的平面特征点形成的平面之间的残差；
32、当确定每个平面特征点对应的残差时，根据每个平面特征点对应的残差，确定每个平面特征点的匹配信息，并根据每个平面特征点的匹配信息，生成第二匹配结果。
33、第二方面，本申请提供了一种带电作业场景建模装置，所述装置包括：
34、数据获取模块，用于获取当前时刻的目标场景的激光数据；
35、数据处理模块，用于对所述激光数据进行数据清洗，得到所述目标场景的三维数据；
36、模型判断模块，用于判断是否存在与所述目标场景对应的三维环境模型；
37、特征点提取模块，用于若存在与所述目标场景对应的三维环境模型，则提取所述三维数据中的边缘特征点和平面特征点；
38、第一匹配模块，用于分别将每个边缘特征点与所述三维环境模型中的边缘特征点进行匹配，得到第一匹配结果；
39、第二匹配模块，用于分别将每个平面特征点与所述三维环境模型中的平面特征点进行匹配，得到第二匹配结果；
40、模型更新模块，用于根据所述第一匹配结果和所述第二匹配结果，对所述三维环境模型进行更新，得到新的三维环境模型。
41、第三方面，本申请提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述任一项实施例所述带电作业场景建模方法的步骤。
42、第四方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器；
43、所述存储器中存储有计算机可读指令，所述一个或多个处理器执行时所述计算机可读指令时，执行如上述任一项实施例所述带电作业场景建模方法的步骤。
44、从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
45、本申请提供的带电作业场景建模方法、装置、存储介质及计算机设备，该方法包括：获取当前时刻的目标场景的激光数据；对激光数据进行数据清洗，得到目标场景的三维数据；当存在与目标场景对应的三维环境模型时，提取三维数据中的边缘特征点和平面特征点；分别将每个边缘特征点与三维环境模型中的边缘特征点进行匹配，得到第一匹配结果，以及分别将每个平面特征点与三维环境模型中的平面特征点进行匹配，得到第二匹配结果；根据第一匹配结果和第二匹配结果，对三维环境模型进行更新，得到新的三维环境模型。通过激光雷达扫描的方式获取激光数据，进而对激光数据进行数据清洗，以提高场景建模的精度，在三维环境模型已存在的情况下本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种带电作业场景建模方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的带电作业场景建模方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的带电作业场景建模方法，其特征在于，所述对所述三维数据进行目标识别，包括：
4.根据权利要求2所述的带电作业场景建模方法，其特征在于，所述构建与所述目标场景对应的三维环境模型，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的带电作业场景建模方法，其特征在于，所述对所述激光数据进行数据清洗，包括：
6.根据权利要求1所述的带电作业场景建模方法，其特征在于，所述分别将每个边缘特征点与所述三维环境模型中的边缘特征点进行匹配，包括：
7.根据权利要求1所述的带电作业场景建模方法，其特征在于，所述分别将每个平面特征点与所述三维环境模型中的平面特征点进行匹配，包括：
8.一种带电作业场景建模装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器，以及存储器；
...【技术特征摘要】
1.一种带电作业场景建模方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的带电作业场景建模方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的带电作业场景建模方法，其特征在于，所述对所述三维数据进行目标识别，包括：
4.根据权利要求2所述的带电作业场景建模方法，其特征在于，所述构建与所述目标场景对应的三维环境模型，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的带电作业场景建模方法，其特征在于，所述对所述激光数据进行数据清洗，包括：
6.根据权利要求1所述的带电作业场景建模方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王毅，曲烽瑞，王喜军，张子翀，葛佳菲，史东谷，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司广州供电局，
类型：发明
国别省市：
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