[发明专利]一种用户高压配电设备识别与空间重建方法

说明书

本发明公开了一种用户高压配电设备识别与空间重建方法，属于业扩工程技术领域。目前采用的业扩设计方法，输出设计勘察数据的时间较长，效率较慢，进而导致业扩设计效率很低。本发明通过同步定位与建图技术SLAM收集配电房三维重建点云；然后随机抽取其中若干坐标点作为卷积神经网络的一个输入源；采用激光深度相机拍摄的设备图像作为卷积神经网络的另一个输入。通过预训练网络输出设计勘察数据，其包括设备数量、设备类型和设备相对三维重建的位置坐标。本发明通过激光深度传感器数据收集配电房图片，通过SLAM技术收集配电房三维重建点云，并利用卷积神经网络，输出设计勘察数据，进而能够有效缩短业扩设计时间。

技术领域

本发明涉及一种用户高压配电设备识别与空间重建方法，属于业扩工程技术领域。

背景技术

高压业扩工程一般分为临时业扩、高压新装和高压扩容三种业扩类型，其中高压扩容需要现场收集用户端已安装的高压配电设备资料，目前工作流程是由客户经理沟通好需求后，由设计人员完成现场查看工作，收集用户配电房和设备的资料，主要采用拍照和配电房测量绘制草图方法。

现场收资完成后，将绘制的草图在CAD软件中重新绘制，然后再根据用户业扩需求将需要安装的设备设计与现有收资的设计结合起来，形成新的配电房设计图纸。

因此对电网、设计、施工和用户本身来说，整个过程，输出设计勘察数据的时间较长，效率较慢，进而导致业扩设计效率很低。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种通过激光深度传感器数据收集配电房图片，通过SLAM技术收集配电房三维重建点云，并利用卷积神经网络，输出设计勘察数据的进而能够有效缩短业扩设计时间，提高业扩设计效率的用户高压配电设备识别与空间重建方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种用户高压配电设备识别与空间重建方法，

其包括以下步骤：

第一步，通过同步定位与建图技术SLAM收集配电房三维重建点云；

第二步，点云应用偏微分算法，得出变化量较大的点作为特征点云；

第三步，然后随机抽取其中若干坐标点作为卷积神经网络的一个输入源；采用激光深度相机拍摄的设备图像作为卷积神经网络的另一个输入；

第四步，神经网络的训练通过模拟系统完成数据收集，生成神经网络训练用数据集，通过GPU集群生成预训练网络；

最后，通过预训练网络输出设计勘察数据，其包括设备数量、设备类型和设备相对三维重建的位置坐标。

本发明通过激光深度传感器数据收集配电房图片，通过SLAM技术收集配电房三维重建点云，并利用卷积神经网络，输出设计勘察数据，进而能够有效缩短业扩设计时间，提高业扩设计效率。

本发明通过同步定位与建图技术实现三维数据的收集，可与现场三维数据收集相结合，进而能够有效提高数据收集效率，同时提高卷积神经网络的输入数据的多样性以及精准性。

应用本发明的方案，能够将现有的高压业扩设计流程，从原有的5个工作日，降低到0.5个工作日，实现工作效率的革命性提升。本发明能够通过将供电服务、电力工程设计、电力工程施工、电力设备制造等有机融合，缩短设计周期，规范工程标准，增供扩销，提升用户满意度，最终不断推动企业价值的产生，形成良性循环发展的商业模式。

作为优选技术措施：