公开(公告)号：CN118799754A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410813378.7

申请日：2024-06-21

申请人： 国网吉林省电力有限公司超高压公司 ,  长春工程学院

发明人： 尹维崴 ,  纪秀 ,  李睿 ,  吴鹏 ,  金珈成 ,  安喆 ,  侯添元 ,  耿英楠 ,  陈万意 ,  卫一 ,  祝晓宏 ,  刘宇 ,  邹佳君 ,  谢蓓敏 ,  苏童 ,  高原 ,  杨佳诚 ,  刘亦琦 ,  郑博阳

IPC分类号： G06V20/17 ,  G01S7/48 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06N5/01

摘要： 本发明公开了一种基于机载激光雷达的电力线点云提取方法及装置，涉及机载LiDAR点云数据处理技术领域。本发明包括采集输电线路走廊激光点云，并根据输电线路走廊激光点云，基于杆塔间隔进行分档，得到单档电力线走廊场景点云集合；根据单档电力线走廊场景点云集合，先进行布料模拟滤波进行地面点云提取，获取输电线路走廊地形；根据得到的地面点云数据对点进行高程归一化，根据高程信息进行粗分类，得到粗分类点云集合；根据粗分类点云集合，通过基于维度特征计算进行精细提取，得到电力线点云；根据得到的电力线点云，采用启发式算法在K均值(K‑Means)聚类中选择初始种子点，通过残差改进K均值聚类算法，得到单根电力线点云。本发明解决了现有电力线点云提取方法在算法的可靠性与通用性方面不足的问题，提高了电力线提取和聚类精度。

公开(公告)号：CN118570492A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202411000882.1

申请日：2024-07-25

申请人： 长春工程学院

发明人： 耿英楠 ,  戴子豪 ,  安喆 ,  纪秀 ,  王晖 ,  卫一

IPC分类号： G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/00 ,  G06V10/52 ,  G06V10/77

摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及基于PSMNet优化特征提取的深度立体匹配方法，将特征提取类中firstconv拼接的原PSMNet中由卷积、归一化和线性校正单元ReLU三层分别拆分出来，将每部分的卷积层和BN层通过定义convbn层结合；定义的convbn层对初始图像进行卷积归一化处理，对卷积归一化处理后的初始图像加入线性校正单元ReLU，提取初始图像的第一部分深度图像特征；基于滞回注意力机制算法对第一部分深度图像特征进行进一步提取得到第二部分深度图像特征；通过ASPP的模块对第二部分深度图像特征进行多尺度特征提取。减少特征信息在层与层之间传递时的丢失，提升了不同尺度信息提取的能力。