System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法技术_技高网

基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法技术

技术编号:41205958 阅读:2 留言:0更新日期:2024-05-07 22:32
公开了一种基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法。其首先基于由激光扫描仪采集的输电通道对象的点云数据对所述输电通道对象进行三维建模以得到输电通道对象初始三维单体化模型,接着,通过基于深度神经网络模型的模型局部特征提取器对所述输电通道对象初始三维单体化模型进行特征提取以得到输电通道对象局部特征图,然后,对所述输电通道对象局部特征图进行局部细节强化以得到细节强化输电通道对象局部特征图,接着,对所述细节强化输电通道对象局部特征图和所述输电通道对象局部特征图进行融合,最后,基于得到的多尺度输电通道对象局部特征,确定输电通道对象优化三维单体化模型。这样,可以提高电力系统的安全性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及智能化电能输送领域,且更为具体地,涉及一种基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法


技术介绍

1、输电通道是电力系统中用于输送电能的重要组成部分,输电通道对象单体化模型是指将输电通道中的各个对象进行个体化建模的过程。传统上,输电通道被视为一个整体来进行输电通道的检查,这种方法没有对其中的各个对象进行单独建模和分析,使得检查的效率低下且容易忽略掉一些细节特征。通过进行输电通道对象单体化模型,可以将输电通道中的每个对象都单独建模,使其更适合于使用和计算。然而,传统的输电通道对象的单体化模型主要基于人工或半自动的方式对点云数据进行分割、分类和建模,以此来进行输电通道的检测,这些方法存在效率低、精度差、稳定性差等问题。

2、因此,为了提高对输电通道的检测、分析和维护的效率,以及更为有效地对输电通道对象进行监测和管理,期望一种基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方案。


技术实现思路

1、为了解决上述技术问题,提出了本申请。本申请提供了一种基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其可以提高输电通道的检测和维护效率,并更为有效地对输电通道对象进行监测和管理,从而提高电力系统的安全性和可靠性。

2、根据本申请的一个方面,提供了一种基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其包括:

3、获取由激光扫描仪采集的输电通道对象的点云数据;

4、基于所述输电通道对象的点云数据,对所述输电通道对象进行三维建模以得到输电通道对象初始三维单体化模型;

5、通过基于深度神经网络模型的模型局部特征提取器对所述输电通道对象初始三维单体化模型进行特征提取以得到输电通道对象局部特征图;

6、对所述输电通道对象局部特征图进行局部细节强化以得到细节强化输电通道对象局部特征图;

7、融合所述细节强化输电通道对象局部特征图和所述输电通道对象局部特征图以得到多尺度输电通道对象局部特征;以及

8、基于所述多尺度输电通道对象局部特征,确定输电通道对象优化三维单体化模型。

9、与现有技术相比,本申请提供的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其首先基于由激光扫描仪采集的输电通道对象的点云数据对所述输电通道对象进行三维建模以得到输电通道对象初始三维单体化模型,接着,通过基于深度神经网络模型的模型局部特征提取器对所述输电通道对象初始三维单体化模型进行特征提取以得到输电通道对象局部特征图,然后,对所述输电通道对象局部特征图进行局部细节强化以得到细节强化输电通道对象局部特征图,接着,对所述细节强化输电通道对象局部特征图和所述输电通道对象局部特征图进行融合,最后,基于得到的多尺度输电通道对象局部特征,确定输电通道对象优化三维单体化模型。这样,可以提高电力系统的安全性和可靠性。

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【技术保护点】

1.一种基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,所述输电通道对象为植株。

3.根据权利要求2所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,所述输电通道对象为房屋屋顶。

4.根据权利要求3所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,所述深度神经网络模型为三维卷积神经网络模型。

5.根据权利要求4所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,对所述输电通道对象局部特征图进行局部细节强化以得到细节强化输电通道对象局部特征图,包括:

6.根据权利要求5所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,融合所述细节强化输电通道对象局部特征图和所述输电通道对象局部特征图以得到多尺度输电通道对象局部特征,包括:

7.根据权利要求6所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,使用残差模块来融合所述细节强化输电通道对象局部特征图和所述输电通道对象局部特征图以得到多尺度输电通道对象局部特征图作为所述多尺度输电通道对象局部特征,包括:

8.根据权利要求7所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,基于所述多尺度输电通道对象局部特征,确定输电通道对象优化三维单体化模型,包括:

9.根据权利要求8所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,对所述多尺度输电通道对象局部特征图进行特征分布优化以得到优化后多尺度输电通道对象局部特征图,包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,所述输电通道对象为植株。

3.根据权利要求2所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,所述输电通道对象为房屋屋顶。

4.根据权利要求3所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,所述深度神经网络模型为三维卷积神经网络模型。

5.根据权利要求4所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在于,对所述输电通道对象局部特征图进行局部细节强化以得到细节强化输电通道对象局部特征图,包括:

6.根据权利要求5所述的基于点云数据的输电通道对象单体化模型优化方法,其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员:朱力肖明东郁金宝张鹏超肖康常德龙丁嫚荔孟凡明廖仁贵朱博单跃强
申请(专利权)人:襄阳诚智电力设计有限公司
类型:发明
国别省市:

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