【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电工程的，具体地说，涉及一种利用无人机、深度学习、点云处理、参数化建模等技术，实现风电站的三维数据获取和三维模型生成的方法。
技术介绍
1、风电站三维建模是指利用计算机技术，根据风电站的实际情况，建立风电站的三维数字模型，以便于对风电站的设计、分析、优化、仿真、展示等进行高效和准确的处理。风电站三维建模是风电工程的重要组成部分，对于提高风电站的性能和效益，保障风电站的安全和稳定运行，具有重要的意义。
2、目前，风电站三维建模技术的发展主要面临以下两方面的问题：
3、一是风电站区域的三维数据获取难度大，精度低，效率低。风电站区域通常分布在山区、海岸、海上等复杂的地形和环境中，传统的三维数据获取方法，如地面测量、卫星遥感、航空摄影等，难以覆盖风电站区域的全貌，且受天气、光照、遮挡等因素的影响，导致三维数据的质量和完整性不高，无法满足风电站三维建模的要求。
4、二是风电站三维模型的生成方法复杂，耗时长，效果差。风电站三维模型的生成，需要对风电站区域的三维数据进行预处理、分割、分类、匹配、重构等多个步骤，涉及多种算法和技术，如点云处理、图像处理、深度学习、参数化建模等，这些算法和技术的实现和优化，需要大量的计算资源和专业知识，且难以保证三维模型的精度和真实性，无法满足风电站三维建模的要求。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的问题，本专利技术的目的在于提供一种风电站高精准度三维建模方法，该方法能够有效地解决上述问题，实现对风电站区域的高质
2、为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本专利技术通过以下技术方案实现：
3、一种风电站高精准度三维建模方法，包括:
4、对风电站进行飞行扫描，获取风电站区域的三维点云数据；
5、使用深度学习方法去噪点云数据，并利用点云分割与分类算法提取风电站的关键部件；
6、建立风电站三维模型的部件库，并通过配准算法实现点云数据与三维模型的自动匹配；
7、基于匹配结果，采用参数化建模方法生成风电站的三维数字模型。
8、进一步地，所述的对风电站进行飞行扫描，获取风电站区域的三维点云数据，包括：
9、无人机搭载激光扫描仪和摄像头，按照预设的飞行轨迹和扫描参数，对风电站区域进行飞行扫描，同时采集风电站区域的激光反射信号和图像信号；
10、将激光反射信号和图像信号转换为三维坐标和颜色信息，生成风电站区域的三维点云数据。
11、进一步地，所述的使用深度学习方法去噪点云数据，包括：
12、利用深度卷积神经网络，对点云数据进行特征提取和编码，得到点云数据的低维表示；
13、利用深度反卷积神经网络，对点云数据的低维表示进行解码和重构，得到去噪后的点云数据。
14、进一步地，所述的利用点云分割与分类算法提取风电站的关键部件，包括：
15、利用基于图的点云分割算法，将点云数据划分为若干个子区域，每个子区域包含一定数量的点；
16、利用基于深度学习的点云分类算法，对每个子区域的点云进行分类，识别出风电站的关键部件，如风机、升压站、输电线等。
17、进一步地，所述的建立风电站三维模型的部件库，包括：
18、根据风电站的设计规范和参数，利用三维建模软件，创建风电站的各个部件的三维模型，如风机、升压站、输电线等；
19、将风电站的各个部件的三维模型存储在一个部件库中，为每个部件的三维模型分配一个唯一的标识符和一个类别标签。
20、进一步地，所述的通过配准算法实现点云数据与三维模型的自动匹配，包括：
21、对点云数据进行匹配，将每个子区域的点云数据与部件库中的模型进行对应，计算出点云与模型之间的变换矩阵，从而实现点云与模型之间的对齐；
22、利用一种基于迭代最近点的方法，首先从点云中随机选取一个点，然后在模型中找到与该点最近的点，计算两个点之间的距离，然后重复上述过程，直到选取了足够多的点对，然后利用最小二乘法，求解出点云与模型之间的旋转矩阵和平移向量，使得点对之间的距离之和最小，然后利用旋转矩阵和平移向量，将点云与模型进行对齐，然后重复上述过程，直到点云与模型之间的误差达到一个阈值，从而实现点云与模型之间的匹配。
23、进一步地，所述的基于匹配结果，采用参数化建模方法生成风电站的三维数字模型，包括：
24、利用参数化建模软件，根据点云数据和匹配结果，对风电站的各个部分和构件进行三维建模，生成一个完整的风电站三维模型，该模型包含了风电站的所有细节和参数；
25、利用参数化建模软件，对风电站的三维模型进行参数化，设置可变的参数，以便于后续的修改和优化，从而实现高效和灵活的三维建模。
26、本专利技术的有益效果是：
27、一是提高了风电站区域的三维数据获取的质量和效率，利用无人机进行飞行扫描，可以覆盖风电站区域的全貌，同时采集高质量和高密度的激光和图像数据，利用深度学习方法去噪点云数据，可以保留点云数据的主要信息和结构，从而获取风电站区域的高质量、高效率、高真实度的三维点云数据，为风电站三维建模提供强有力的基础。
28、二是提高了风电站三维模型的生成的质量和效率，利用点云分割与分类算法提取风电站的关键部件，可以从点云数据中识别出风电站的各个部件，如风机、升压站、输电线等，利用部件库和配准算法实现点云数据与三维模型的自动匹配，可以实现点云数据与三维模型之间的对齐和匹配，利用参数化建模方法生成风电站的三维数字模型，可以实现风电站的三维模型的完整和灵活，从而生成风电站的高质量、高效率、高真实度的三维数字模型，为风电站的设计、分析、优化、仿真、展示等提供强有力的支持。
29、三是提高了风电站的性能和效益，利用风电站的三维数字模型，可以对风电站的风能资源、风速分布、风能利用率、结构稳定性、受力情况、变形程度、环境影响、噪声水平、碳排放量、建设成本、运维成本、收益预测等指标进行分析和评估，从而实现风电站的科学和合理的设计和规划，利用风电站的三维数字模型，可以对风电站的运行状态、故障情况、维修需求、优化建议等信息进行实时监测和智能分析，从而实现风电站的安全和稳定的运行和维护，利用风电站的三维数字模型，可以对风电站的美丽和壮观进行沉浸式和交互式的体验，从而实现风电站的宣传和推广，利用风电站的三维数字模型，可以提高风电站的性能和效益，为风电产业的发展和社会的进步做出贡献。
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1.一种风电站高精准度三维建模方法，其特征在于，包括:
2.根据权利要求1所述的风电站高精准度三维建模方法，其特征在于，所述的对风电站进行飞行扫描，获取风电站区域的三维点云数据，包括：
3.根据权利要求1或2所述的风电站高精准度三维建模方法，其特征在于，所述的使用深度学习方法去噪点云数据，包括：
4.根据权利要求1所述的风电站高精准度三维建模方法，其特征在于，所述的利用点云分割与分类算法提取风电站的关键部件，包括：
5.根据权利要求4所述的风电站高精准度三维建模方法，其特征在于，所述的建立风电站三维模型的部件库，包括：
6.根据权利要求5所述的风电站高精准度三维建模方法，其特征在于，所述的通过配准算法实现点云数据与三维模型的自动匹配，包括：
7.根据权利要求6所述的风电站高精准度三维建模方法，其特征在于，所述的基于匹配结果，采用参数化建模方法生成风电站的三维数字模型，包括：
【技术特征摘要】
1.一种风电站高精准度三维建模方法，其特征在于，包括:
2.根据权利要求1所述的风电站高精准度三维建模方法，其特征在于，所述的对风电站进行飞行扫描，获取风电站区域的三维点云数据，包括：
3.根据权利要求1或2所述的风电站高精准度三维建模方法，其特征在于，所述的使用深度学习方法去噪点云数据，包括：
4.根据权利要求1所述的风电站高精准度三维建模方法，其特征在于，所述的利用点云分割与分类算法提...
【专利技术属性】
技术研发人员：王马泉，盛志成，陈耀辉，南明军，宋明修，马宏怡，丁杨，刘吉辰，陈臣，王忠杰，
申请(专利权)人：华能山东发电有限公司蓬莱风电分公司，
类型：发明
国别省市：
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