[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

本申請涉及一種輸配電架空線路三維點云語義分割方法和裝置，所述方法包括：獲取待處理點云數據；調用訓練完成的場景預測模型對所述待處理點云數據進行識別，得到所述待處理點云數據對應的配電場景和配電場景特征參數；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??；根據所述配電場景特征參數，對所述待處理點云數據進行體素化處理，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。采用本方法能夠提高對配電場景的點云數據進行語義分割的準確性。

技術領域

本申請涉及電網技術領域，特別是涉及一種輸配電架空線路三維點云語義分割的方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。

背景技術

點云數據是指在一個三維坐標系統中的一組向量的集合。現有針對點云數據的語義分割方法一般是通過多層感知機（Multilayer Perceptron，MLP）對點云數據進行處理。然而，由于輸配電架空線路的配電場景的地理環境十分復雜，不同配電場景的點云信息差異很大，且基于MLP的神經網絡的特征提取能力較弱，因此，通過MLP進行點云語義分割的方法難以準確地對配電場景的點云數據進行語義分割。

發明內容

基于此，有必要針對上述點云語義分割的方法難以準確地對配電場景的點云數據進行語義分割的技術問題，提供一種輸配電架空線路三維點云語義分割方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產品。

第一方面，本申請提供了一種輸配電架空線路三維點云語義分割方法。所述方法包括：

獲取待處理點云數據；

調用訓練完成的場景預測模型對所述待處理點云數據進行識別，得到所述待處理點云數據對應的配電場景和配電場景特征參數；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體素化處理，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。

在其中一個實施例中，所述調用訓練完成的場景預測模型對所述待處理點云數據進行識別，得到所述待處理點云數據對應的配電場景和配電場景特征參數，包括：

調用所述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和配電場景特征參數。

在其中一個實施例中，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。

在其中一個實施例中，所述根據所述配電場景特征參數，對所述待處理點云數據進行體素化處理，得到所述待處理點云數據對應的體素化數據，包括：

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；