【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字孪生和数字电网建设领域，具体是一种高精度变电站三维自动建模方法。
技术介绍
1、变电站作为电网的重要基础设施，其规划、设计、施工和运维管理对电力系统的可靠性和安全性至关重要。当前，基于gim(电网信息模型)对变电站进行建模，在提高变电站建设效率和安全性方面具有重要作用。然而，传统的gim建模方法主要依赖人工进行数据采集、图纸处理与模型创建，这不仅效率低下且容易出现误差和遗漏，且难以实时动态更新。随着电网信息化及数字化管理需求的提高，传统的人工建模方法已无法满足现代变电站对精准性、实时性和高效性的要求。
2、配电管理系统(pms3.0)通过结合gim，能够实现变电站设备的实时监控、诊断和优化。然而，pms3.0中的设备数据更新和维护仍需大量人工操作，导致工作量大且难以保证数据的准确性和及时性。
3、因此，如何高效、自动地生成变电站的三维模型，并实时更新gim和pms3.0系统中的设备数据，是当前技术中的一大难题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种人工智能高精度自动三维变电站建模方法，旨在通过自动化技术生成精确的三维变电站模型，并将其与gim平台和pms3.0系统进行无缝对接，从而有效解决传统人工建模过程中的效率低下和质量不一致的问题。
2、本专利技术提供一种高精度变电站三维自动建模方法，包括如下步骤：
3、采集变电站的激光点云数据和变电站的多视角图片；
4、对变电站的激光点云数据进行稠密点云数据配准，对
5、采用三维高斯分布点云表征算法将输出的点云数据用三维高斯分布函数来近似，求和全部三维高斯分布函数得到三维高斯分布点云表征的高斯分布几何场，用得到的高斯分布几何场融合nerf方法实现三维网格重建和渲染，得到三维网格模型；
6、在生成的三维网格模型基础上设置设备的约束条件，使用体积分割算法和三维标记算法生成三维的设备模型、设备坐标和设备分类名称；
7、将生成的设备模型转换为gim模型文件，将设备坐标和设备分类名称生成pms文件，同步至gim和pms3.0系统中。
8、进一步的，所述激光点云数据由激光扫描仪采集，记录变电站的三维空间坐标信息；所述多视角图片是由相机在不同位置拍摄的二维图像信息。
9、进一步的，采集变电站激光点云数据时，采取距离约束条件以控制采集数据的精度，所述距离约束条件如下：
10、d≤dmax (1)
11、其中d为目标距离激光扫描仪的距离，dmax为目标距离激光扫描仪最大距离；
12、采集变电站多视角图片时，采取图片参数约束条件来确保采集图片的质量，所述图片参数约束条件如下：
13、
14、其中，c为对比度，l亮度，cmax为对比度最大阈值，cmin为对比度最小阈值，lmax为亮度最大阈值，lmin为亮度最小阈值。
15、进一步的，对变电站的激光点云数据进行稠密点云数据配准时，采用迭代最近点icp方法、法线分布变换法ndt、三维形状上下文3dsc方法或快速点特征直方图fpfh方法进行处理。
16、进一步的，对变电站的多视角图片进行相机参数重建时，采用自校准神经辐射场nerf-方法将相机的内参和外参设置为可学习的参数，用多层感知机mlp训练得得到内参；或者通过运动结构和多视角立体方法colmap软件工具流水线进行模拟计算，运用运动结构sfm方法得到相机在三维空间中的位置和方向，进而估计得到得到内参和外参。
17、进一步的，所述采用三维高斯分布点云表征算法将第二步输出的点云数据用三维高斯分布函数来近似，求和全部三维高斯分布函数得到三维高斯分布点云表征的高斯分布几何场，用得到的高斯分布几何场融合nerf方法实现三维网格重建和渲染，得到三维网格模型，具体包括：
18、读取的配准后的点云数据，每个点云数据进行三维高斯计算，在每个点周围随机生成一些扰动点，以增加点云数据的密度和多样性；
19、使用三维高斯分布函数来拟合每个点云数据及其扰动点，得到每个点的均值向量、协方差矩阵和权重系数，构成三维高斯分布点云表征，以描述点云数据的位置、方向和形状，对于给定第i个点云数据，其三维高斯分布函数为：
20、
21、其中，x是一个三维向量，表示空间中的一个点；wi是权重系数，表示该点云数据的重要性；μi是均值向量，表示该点云数据的中心位置；σi是协方差矩阵，表示该点云数据的方向和形状；
22、所有点云数据的三维高斯分布函数相加，得到一个混合高斯分布函数，以式(4)表示整个点云数据集的高斯分布几何场sugar：
23、
24、读取相机参数重建时的输出的相机的内参和外参，作为的输入；神经辐射场nerf算法
25、神经辐射场nerf算法融合式(4)表征的高斯分布几何场sugar，最终渲染得到三维网格模型mesh。
26、进一步的，所述神经辐射场nerf算法融合式(4)表征的高斯分布几何场sugar，最终渲染得到三维网格模型mesh，具体包括：
27、所述神经辐射场nerf算法中，x表示空间中的一个点，p表示相机的内参和外参，分别输入一个深度学习网络，分别输出点的密度值ρ(x)＝mlpdensity(x,p)和点的颜色值c(x)＝mlpcolor(x,p)，通过优化得到体密度函数σ(x)，用式(5)来描述整个变电站的密度场：
28、σ(x)＝[ρ(x),c(x)] (5)
29、融合高斯分布几何场sugar和密度场：
30、通过将式(4)的几何场f(x)和式(5)的密度场σ(x)加权融合，得到融合后的几何密度场σ'(x):
31、σ'(x)＝α·f(x)+(1-α)·σ(x) (6)
32、纹理生成与映射，运用nerf方法生成颜色场c(x,d)，如下式所示：
33、c(x,d)＝mlpc(x,d) (7)
34、将得到的颜色场c(x,d)映射到高斯分布几何场sugar，在sugar生成的初始三维网格initialmesh表面上，将nerf生成的颜色场映射到初始三维网格initial mesh的顶点或面片上，实现高质量的纹理映射，其中通过顶点着色方法，为每个初始三维网格initialmesh的顶点分配一个颜色值，通过插值获得连续的纹理；此外，通过纹理投影方法，将nerf生成的颜色场c(x,d)投影到初始三维网格initialmesh表面，得到高分辨率的纹理贴图模型；
35、用行进六面体marching cubes算法，从几何密度场σ'(x)中提取网格表面，并用sugar的不确定信息优化初始三维网格initialm本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：所述激光点云数据由激光扫描仪采集，记录变电站的三维空间坐标信息；所述多视角图片是由相机在不同位置拍摄的二维图像信息。
3.如权利要求1所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：采集变电站激光点云数据时，采取距离约束条件以控制采集数据的精度，所述距离约束条件如下：
4.如权利要求1所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：对变电站的激光点云数据进行稠密点云数据配准时，采用迭代最近点ICP方法、法线分布变换法NDT、三维形状上下文3DSC方法或快速点特征直方图FPFH方法进行处理。
5.如权利要求1所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：对变电站的多视角图片进行相机参数重建时，采用自校准神经辐射场NeRF-方法将相机的内参和外参设置为可学习的参数，用多层感知机MLP训练得得到内参；或者通过运动结构和多视角立体方法COLMAP软件工具流水线进行模拟计算，运用运动结构SfM方法得到相机在三维空
6.如权利要求1所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：所述采用三维高斯分布点云表征算法将第二步输出的点云数据用三维高斯分布函数来近似，求和全部三维高斯分布函数得到三维高斯分布点云表征的高斯分布几何场，用得到的高斯分布几何场融合NeRF方法实现三维网格重建和渲染，得到三维网格模型，具体包括：
7.如权利要求/6所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：所述神经辐射场NeRF算法融合式(4)表征的高斯分布几何场SUGAR，最终渲染得到三维网格模型Mesh，具体包括：
8.如权利要求1所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：所述设备的约束条件包括几何约束参数和纹理约束参数，所述几何约束参数包括设备的面积、尺寸、间距、位置，所述纹理约束参数包括纹理坐标、过滤、采样。
9.如权利要求8所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：所述体积分割算法是通过利用几何约束参数，将得到的三维网格模型Mesh划分为不同的区域，每个区域代表一个设备或部件；所述三维标记算法是根据据纹理约束参数，将每个区域赋予一个纹理贴图，并根据预定义的规则给每个区域一个分类名称。
...【技术特征摘要】
1.一种高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：所述激光点云数据由激光扫描仪采集，记录变电站的三维空间坐标信息；所述多视角图片是由相机在不同位置拍摄的二维图像信息。
3.如权利要求1所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：采集变电站激光点云数据时，采取距离约束条件以控制采集数据的精度，所述距离约束条件如下：
4.如权利要求1所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：对变电站的激光点云数据进行稠密点云数据配准时，采用迭代最近点icp方法、法线分布变换法ndt、三维形状上下文3dsc方法或快速点特征直方图fpfh方法进行处理。
5.如权利要求1所述的高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于：对变电站的多视角图片进行相机参数重建时，采用自校准神经辐射场nerf-方法将相机的内参和外参设置为可学习的参数，用多层感知机mlp训练得得到内参；或者通过运动结构和多视角立体方法colmap软件工具流水线进行模拟计算，运用运动结构sfm方法得到相机在三维空间中的位置和方向，进而估计得到得到内参和...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙琳珂，胡率，吴思晗，刘芮言，王冠，张鼎，
申请(专利权)人：湖北华中电力科技开发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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