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龙图腾网恭喜福建亿榕信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司申请的专利基于三维模型的电力作业环境智能定位与风险管控方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119558659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510097765.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于三维模型的电力作业环境智能定位与风险管控方法是由李强;梁懿;王罡;王秋琳;吕君玉;伍臣周;叶文良;陈桂良;施国忠设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维模型的电力作业环境智能定位与风险管控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于三维模型的电力作业环境智能定位与风险管控方法，包括以下步骤：S1:构建电力作业环境的三维模型，并对三维模型进行空间分层以及设备标注，形成带属性的三维全景作业图；S2:实时标记作业人员和设备位置，生成电力作业场景中的动态定位；S3:对作业人员的轨迹进行记录与预测，预警其是否进入安全区或危险区域；并利用摄像头采集作业人员图像，通过AI算法实时识别作业人员的不规范行为，并基于检测结果生成作业人员的行为风险指数；S4:基于传感器数据训练风险预测模型，检测可能的风险事件，获取设备的运行风险指数；S5:实时计算综合风险指数。本发明有效提高安全管理效率的同时，保障了人员、设备及环境的综合安全性。

本发明授权基于三维模型的电力作业环境智能定位与风险管控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维模型的电力作业环境智能定位与风险管控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:构建电力作业环境的三维模型，并对三维模型进行空间分层以及设备标注，形成带属性的三维全景作业图；S2:在带属性的三维全景作业图中实时标记作业人员和设备位置，生成电力作业场景中的动态可视化定位；S3:对作业人员的轨迹进行记录与预测，预警其是否进入安全区或危险区域；并利用摄像头采集作业人员图像，通过AI算法实时识别作业人员的不规范行为，并基于检测结果生成作业人员的行为风险指数；S4:基于传感器数据训练风险预测模型，检测可能的风险事件，获取设备的运行风险指数；S5:将作业人员行为风险和设备运行风险进行动态融合，实时计算综合风险指数，实时评估电力作业环境的综合风险；S1具体为：S11:在电力作业环境中使用LiDAR设备捕获高精度点云数据，点云数据包括电力设施和作业场地环境，并保留环境的三维空间几何信息；S12:对原始点云数据进行预处理；S13:基于预处理后的点云数据，使用点云处理软件生成完整的电力作业环境三维模型，倾斜摄影数据通过结构化方法与点云融合，针对建模精度差的视觉盲区进行补全；S14:根据电力作业的安全规范，将作业环境划分为高压区、接近区和低压区，在生成的三维模型中构建空间网格，使用算法绘制分区边界;S15:最终将高压区、接近区和低压区以不同颜色或透明度在三维模型中呈现，得到带属性的三维全景作业图；预处理，具体如下：将多次扫描获得的点云进行对齐，对于起始位置偏差大于预设值的点云组，使用NDT方法进行初定位，使用ICP算法进行精确配准；对局部密集度大于阈值的点云进行降采样，减小点云数据量，并使用SOR算法剔除孤立点和噪声点；在点云中识别并提取高压电缆，通过RANSAC拟合直线识别线缆轨迹，并应用强约束条件，将电缆信息存储为独立的数据层以便进一步分区；将多次扫描获得的点云进行对齐，对于起始位置偏差大于预设值的点云组，使用NDT方法进行初定位，使用ICP算法进行精确配准，具体如下：NDT方法通过统计区域内点云的分布特性，创建概率密度函数，结合目标点云和源点云的对齐完成初匹配，首先将点云划分为固定尺寸的三维栅格V，设每个栅格中的点服从高斯分布，计算栅格中心点和协方差矩阵： ；其中，下标表示栅格编号；为栅格中的第个点；为栅格中点的数量；上标T表示转置；在每个栅格中定义点q的成本函数Sq,V： 通过梯度下降的方法，最小化目标点云和源点云的点到网格分布匹配偏差，优化变换矩阵；ICP算法通过迭代优化将两个点云的最近点对齐，对于源点云中每个点ps，在目标点云中寻找最近点pt： ；其中，T为目标点云集；表示源点ps和目标点p之间的欧氏距离；匹配完成后，形成最近点对集合{ps,i,pt,i}，其中i=1,2,…,N，N是匹配点对的数量；根据最近点匹配对，计算变换矩阵Tk+1： ；根据求得的Tk+1变换更新源点云，并迭代直至收敛。

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