[發明專利]輸配電架空線路三維點云語義分割方法和裝置

有效

• 申請號: 202210297570.6
• 申請日: 2022-03-24
• 公開（公告）號: CN114387289B
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 黃文琦;李鵬;周銳燁;曾群生;陳佳捷;梁凌宇;敖榜;姚森敬
• 申請（專利權）人: 南方電網數字電網研究院有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 周清華

1.一種輸配電架空線路三維點云語義分割方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待處理點云數據；所述點云數據包括三維坐標XYZ和RGB三通道顏色數據；

調用訓練完成的場景預測模型，將所述待處理點云數據拆分為XYZ空間坐標數據和RGB顏色數據；

基于所述XYZ空間坐標數據與所述RGB顏色數據，得到所述待處理點云數據的特征圖；

通過多層感知機模塊對所述特征圖進行處理，得到所述待處理點云數據對應的配電場景；

根據所述配電場景獲取與所述配電場景對應的配電場景特征參數；所述配電場景特征參數表征對所述待處理點云數據進行區域劃分時的單元區域的大小；

根據所述配電場景特征參數，對所述待處理點云數據進行區域劃分，得到多個點云區域；

分別對各所述點云區域進行體素化處理，得到各所述點云區域的體素化數據；

基于各所述點云區域的體素化數據，得到所述待處理點云數據對應的體素化數據；

調用訓練完成的語義分割模型，對所述體素化數據進行語義分割處理，得到所述待處理點云數據的語義分割結果；所述語義分割模型為三維卷積神經網絡模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述場景預測模型通過如下方式訓練得到：

獲取多個配電場景的樣本點云數據；所述樣本點云數據具有對應的場景類別標簽；

通過待訓練場景預測模型對所述樣本點云數據進行識別，得到所述樣本點云數據屬于各所述配電場景的概率，并將概率最大的配電場景確定為預測場景；

基于所述預測場景與所述場景類別標簽之間的損失值對所述待訓練場景預測模型進行訓練，得到所述訓練完成的場景預測模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述調用訓練完成的語義分割模型，對所述體素化數據進行語義分割處理，得到所述待處理點云數據的語義分割結果，包括：

通過所述語義分割模型中的卷積層提取所述體素化數據的體素特征；

對所述體素特征進行分類處理，得到所述待處理點云數據對應的點云類別；

基于所述點云類別，對所述待處理點云數據進行語義分割，得到所述語義分割結果。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，在所述基于所述點云類別，對所述待處理點云數據進行語義分割之前，還包括：

對所述體素特征進行上采樣處理，得到與所述體素化數據大小相同的采樣后體素數據；

對所述采樣后體素數據進行反體素化處理，得到反體素化后的點云數據；

所述基于所述點云類別，對所述待處理點云數據進行語義分割，得到所述語義分割結果，包括：

基于所述點云類別，對所述反體素化后的點云數據進行語義分割，得到所述語義分割結果。

5.一種輸配電架空線路三維點云語義分割裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待處理點云數據；所述點云數據包括三維坐標XYZ和RGB三通道顏色數據；

場景預測模塊，用于調用訓練完成的場景預測模型，將所述待處理點云數據拆分為XYZ空間坐標數據和RGB顏色數據；基于所述XYZ空間坐標數據與所述RGB顏色數據，得到所述待處理點云數據的特征圖；通過多層感知機模塊對所述特征圖進行處理，得到所述待處理點云數據對應的配電場景，根據所述配電場景獲取與所述配電場景對應的配電場景特征參數；所述配電場景特征參數表征對所述待處理點云數據進行區域劃分時的單元區域的大小；

體素化模塊，用于根據所述配電場景特征參數，對所述待處理點云數據進行區域劃分，得到多個點云區域；分別對各所述點云區域進行體素化處理，得到各所述點云區域的體素化數據；基于各所述點云區域的體素化數據，得到所述待處理點云數據對應的體素化數據；

語義分割模塊，用于調用訓練完成的語義分割模型，對所述體素化數據進行語義分割處理，得到所述待處理點云數據的語義分割結果；所述語義分割模型為三維卷積神經網絡模型。

6.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至4中任一項所述方法的步驟。

7.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至4中任一項所述方法的步驟。