[发明专利]输配电架空线路三维点云语义分割方法和装置

说明书

本申请涉及一种输配电架空线路三维点云语义分割方法和装置，所述方法包括：获取待处理点云数据；调用训练完成的场景预测模型对所述待处理点云数据进行识别，得到所述待处理点云数据对应的配电场景和配电场景特征参数；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体素化处理，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。采用本方法能够提高对配电场景的点云数据进行语义分割的准确性。

技术领域

本申请涉及电网技术领域，特别是涉及一种输配电架空线路三维点云语义分割的方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。现有针对点云数据的语义分割方法一般是通过多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）对点云数据进行处理。然而，由于输配电架空线路的配电场景的地理环境十分复杂，不同配电场景的点云信息差异很大，且基于MLP的神经网络的特征提取能力较弱，因此，通过MLP进行点云语义分割的方法难以准确地对配电场景的点云数据进行语义分割。

发明内容

基于此，有必要针对上述点云语义分割的方法难以准确地对配电场景的点云数据进行语义分割的技术问题，提供一种输配电架空线路三维点云语义分割方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种输配电架空线路三维点云语义分割方法。所述方法包括：

获取待处理点云数据；

调用训练完成的场景预测模型对所述待处理点云数据进行识别，得到所述待处理点云数据对应的配电场景和配电场景特征参数；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体素化处理，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。

在其中一个实施例中，所述调用训练完成的场景预测模型对所述待处理点云数据进行识别，得到所述待处理点云数据对应的配电场景和配电场景特征参数，包括：

调用所述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和配电场景特征参数。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，所述根据所述配电场景特征参数，对所述待处理点云数据进行体素化处理，得到所述待处理点云数据对应的体素化数据，包括：

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；