一种基于机器学习的线缆重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的线缆重建方法，属于三维建模技术领域。一种基于机器学习的线缆重建方法，包括采集点云数据；对采集到的点云数据进行预处理；利用机器学习模型识别预处理后的点云数据中的线缆点云；去除线缆点云中的离群点；将去除离群点后的线缆点云分割为多个点云簇；计算每个点云簇的圆柱体中心点；对多个圆柱体中心点进行拟合，获取线缆中心线；根据线缆中心线与线缆半径，完成对线缆三维重建；通过使用机器学习算法，对工作空间内的目标线缆进行分离，解决了现有技术中无法对复杂工况下线缆点云提取的技术缺陷。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及三维建模，更具体地说，涉及一种基于机器学习的线缆重建方法。

技术介绍

1、随着人工智能的不断发展，机器人在各个领域得到广泛应用，并逐渐取代了一些人工作业。旁路作业是电力系统作业中难度最大的一种作业，其作业环境复杂、涉及设备众多、安全隐患极大，为操作人员的安全带来极大的威胁。机器人代替人工进行旁路作业，不仅可以保障电力系统运维人员人身安全，也可以提高电力系统运维效率。

2、在旁路作业环境中，诸如输电线缆的可变形物体在受到外力时会发生形变，给机器人的感知和规划提出了挑战。机器人感知依赖于传感器获取环境信息，通过内置算法对环境信息进行解析，作为决策的依据。

3、因此，准确识别线缆并完成三维重建，对机器人旁路作业的作业目标对象感知，具有深远的理论意义与实践价值。

4、经检索，专利号为cn201910098785.3的专利文献公开了一种机载li dar点云电力线矢量化建模方法以及存储介质，该专利通过获取点云文件、对点云进行去噪、聚类获取各个电力线线段，再对电力线线段进行空间拟合、并将电力线段映射到平面，进行直线拟合，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的线缆重建方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的线缆重建方法，其特征在于：所述步骤D包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的线缆重建方法，其特征在于：所述步骤A包括：利用相机采集深度图像与RGB图像，通过坐标系的转换使深度图像与RGB图像进行对齐，生成三维点云数据(X,Y,Z,r,g,b)。

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的线缆重建方法，其特征在于：所述步骤B包括：利用机械臂工作空间对点云数据进行过滤，保留位于机械臂工作空间内的点云数据，滤除其他区域的数据点。

5....

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的线缆重建方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的线缆重建方法，其特征在于：所述步骤d包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的线缆重建方法，其特征在于：所述步骤a包括：利用相机采集深度图像与rgb图像，通过坐标系的转换使深度图像与rgb图像进行对齐，生成三维点云数据(x,y,z,r,g,b)。

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的线缆重建方法，其特征在于：所述步骤b包括：利用机械臂工作空间对点云数据进行过滤，保留位于机械臂工作空间内的点云数据，滤除其他区域的数据点。

5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：章立，姚杰，薛飞，赵清源，何晓亮，胡一峰，彭涛，徐江华，王幸，穆宏伟，耿润昊，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司常州供电分公司，
类型：发明
国别省市：