[发明专利]输配电架空线路三维点云语义分割方法和装置

权利要求书

1.一种输配电架空线路三维点云语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理点云数据；所述点云数据包括三维坐标XYZ和RGB三通道颜色数据；

调用训练完成的场景预测模型，将所述待处理点云数据拆分为XYZ空间坐标数据和RGB颜色数据；

基于所述XYZ空间坐标数据与所述RGB颜色数据，得到所述待处理点云数据的特征图；

通过多层感知机模块对所述特征图进行处理，得到所述待处理点云数据对应的配电场景；

根据所述配电场景获取与所述配电场景对应的配电场景特征参数；所述配电场景特征参数表征对所述待处理点云数据进行区域划分时的单元区域的大小；

根据所述配电场景特征参数，对所述待处理点云数据进行区域划分，得到多个点云区域；

分别对各所述点云区域进行体素化处理，得到各所述点云区域的体素化数据；

基于各所述点云区域的体素化数据，得到所述待处理点云数据对应的体素化数据；

调用训练完成的语义分割模型，对所述体素化数据进行语义分割处理，得到所述待处理点云数据的语义分割结果；所述语义分割模型为三维卷积神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述场景预测模型通过如下方式训练得到：

获取多个配电场景的样本点云数据；所述样本点云数据具有对应的场景类别标签；

通过待训练场景预测模型对所述样本点云数据进行识别，得到所述样本点云数据属于各所述配电场景的概率，并将概率最大的配电场景确定为预测场景；

基于所述预测场景与所述场景类别标签之间的损失值对所述待训练场景预测模型进行训练，得到所述训练完成的场景预测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用训练完成的语义分割模型，对所述体素化数据进行语义分割处理，得到所述待处理点云数据的语义分割结果，包括：

通过所述语义分割模型中的卷积层提取所述体素化数据的体素特征；

对所述体素特征进行分类处理，得到所述待处理点云数据对应的点云类别；

基于所述点云类别，对所述待处理点云数据进行语义分割，得到所述语义分割结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述基于所述点云类别，对所述待处理点云数据进行语义分割之前，还包括：

对所述体素特征进行上采样处理，得到与所述体素化数据大小相同的采样后体素数据；

对所述采样后体素数据进行反体素化处理，得到反体素化后的点云数据；

所述基于所述点云类别，对所述待处理点云数据进行语义分割，得到所述语义分割结果，包括：

基于所述点云类别，对所述反体素化后的点云数据进行语义分割，得到所述语义分割结果。

5.一种输配电架空线路三维点云语义分割装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待处理点云数据；所述点云数据包括三维坐标XYZ和RGB三通道颜色数据；

场景预测模块，用于调用训练完成的场景预测模型，将所述待处理点云数据拆分为XYZ空间坐标数据和RGB颜色数据；基于所述XYZ空间坐标数据与所述RGB颜色数据，得到所述待处理点云数据的特征图；通过多层感知机模块对所述特征图进行处理，得到所述待处理点云数据对应的配电场景，根据所述配电场景获取与所述配电场景对应的配电场景特征参数；所述配电场景特征参数表征对所述待处理点云数据进行区域划分时的单元区域的大小；

体素化模块，用于根据所述配电场景特征参数，对所述待处理点云数据进行区域划分，得到多个点云区域；分别对各所述点云区域进行体素化处理，得到各所述点云区域的体素化数据；基于各所述点云区域的体素化数据，得到所述待处理点云数据对应的体素化数据；

语义分割模块，用于调用训练完成的语义分割模型，对所述体素化数据进行语义分割处理，得到所述待处理点云数据的语义分割结果；所述语义分割模型为三维卷积神经网络模型。

6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。