一种输电线路工程三维重建方法及设备

    公开(公告)号:CN117372610A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311210430.1

    申请日:2023-09-19

    IPC分类号: G06T17/00 G06N3/0455 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及电力工程设计技术领域,特别是一种输电线路工程三维重建方法及设备。该方法基于VAE深度学习模型和点云数据特征,能够实现高质量的三维重建结果。该方法结合了VAE的概率建模和点云处理网络的特征提取,能够有效处理输电线路工程中的点云数据,提取几何和语义特征,并实现多样化和连续的重建结果。同时,通过预处理和后处理操作,能够优化重建结果的质量和视觉效果。从而实现高效、准确的输电线路工程三维重建。该方法在点云数据处理、VAE结构改进设计和损失函数优化和设计等方面都具有创新性,能够为输电线路工程提供高质量的三维重建解决方案。该方法在输电线路工程领域具有广泛的应用前景和经济效益,具有很高的实用价值。

    基于特征加强的高压输电线路点云分割方法及电子设备

    公开(公告)号:CN117351023A

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202311166303.6

    申请日:2023-09-11

    摘要: 本发明公开了一种基于特征加强的高压输电线路点云分割方法及电子设备,属于高压输电线路三维重建技术领域,包括:统计每个训练样本中点云数据分类类别的种类数,以及各个类别的点云数据量;设置平均分配和密度分配两者的占比,结合各个类别的点云数据,分别计算出各种类别数据的平均分配抽样数据量和密度分配抽样数据量,得到总的采样点数;通过点云精简方法,提取每个训练样本中剩余的点云数据作为poinnet++点云分割网络的训练数据;使用训练数据对poinnet++点云分割网络进行迭代训练;利用训练好的poinnet++点云分割网络对获取的高压输电线路的三维点云数据进行点云分割处理,并输出分类结果。极大地提高了poinnet++网络的训练效果,满足了输电线路点云数据的分割需求。