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申请/专利权人：国网电力空间技术有限公司;国家电网有限公司;北京中关村智连安全科学研究院有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种面向输电杆塔精细化巡检的航线生成方法，具体包括以下操作步骤：预处理，进行线路杆塔和激光点云数据的选择、设定和导入，加载显示点云数据，对选定线路杆塔与导入的激光点云数据匹配性进行判断，标绘出对应的杆塔号；提取杆塔，通过对激光点云数据的合格性进行验证判断；对提取和分类的杆塔激光点云数据进行显示；对自动分类激光点云数据的准确性进行判断；将提取的拍照目标点进行加载显示；判断提取目标点的完整性，并生成巡检航线；导出正确航线，并将其保存至航线库，航线生成结束。本发明提供一种面向输电杆塔精细化巡检的航线生成方法，以解决现有技术中由于电网巡检人工手动规划巡检路线不科学和自动化低的问题。

主权项：1.一种面向输电杆塔精细化巡检的航线生成方法，其特征在于，具体包括以下操作步骤：预处理，进行线路杆塔和激光点云数据的选择、设定和导入，加载显示激光点云数据；对选定线路杆塔与导入的激光点云数据匹配性进行判断，标绘出对应的杆塔号，包括：网站客户端用户在浏览器页面对需要进行巡检规划航线的线路杆塔进行选择，并选定激光点云数据“是否分类”和所属度带；将线路杆塔信息、是否分类和所属度带及对应的激光点云数据通过HTTP、WebSocket通讯协议传送到网站服务端中进行处理；网站服务端对传入的激光点云数据进行规范化处理，判断激光点云数据与所选定的线路塔杆是否匹配；如果匹配，则进行下一步；如不匹配，则返回到重新上传激光点云数据或者线路杆塔台账数据进行处理，直至匹配合格；之后，网站服务端通过HTTP、WebSocket通讯协议将处理后的激光点云数据推向网站客户端；网站客户端用户在浏览器页面的三维可视化界面自动加载展示的三维激光点云数据，并自动标绘对应的杆塔号；提取杆塔，通过对激光点云数据的合格性进行验证判断，如果验证合格，则提取杆塔；如果验证不合格，则网站服务端通过将稀疏或部位缺失的激光点云数据输入至训练好的生成对抗网络中进行自动补全至合格，然后提取杆塔；对提取和分类的杆塔激光点云数据进行显示；对自动分类激光点云数据的准确性进行判断，并对准确输出的杆塔激光点云数据进行聚类处理，提取拍照目标点；将提取的拍照目标点进行加载显示；判断提取目标点的完整性，并生成巡检航线；对航线的拍照顺序、拍照效果和安全性是否正常进行判断；导出正确航线，并将其保存至航线库，航线生成结束；生成对抗网络通过如下步骤训练得到：激光点云数据的准备：将采集的激光点云数据分为两部分：训练激光点云数据和测试激光点云数据，对采集的激光点云数据以每个点为中心计算点密度，取半径4米范围内且点密度大于64的点云数据为完整数据，作为训练激光点云数据，用于训练集使用；其余数据为稀疏激光点云数据，作为测试激光点云数据，用于测试集使用；对完整激光点云数据进行随机抽稀、部分删除处理，得到对应的稀疏激光点云数据，两者一起构成训练集；生成器模型进行处理：生成器模型采用编码-解码结构，解码过程使用KPConvNet网络进行抽稀的同时提取局部特征，解码过程对局部点密度小于阈值的区域进行补全激光点云；编码器为五层结构，每层间通过最远点采样算法进行下采样，并通过核心点卷积进行特征提取，解码器为五层结构，每层采样点与编码器相同；对采样点周围点密度小于阈值的部分，进行点云补全，并通过两层感知机进行特征变换后输入下一层解码器；判别器模型进行处理：判别器模型采用KPConvNet网络，结构与生成器编码部分相同，用于对输入点云数据完整性进行判断；损失函数的计算：损失使用Wasserstein距离来计算；训练优化模型：训练模型时，将训练集中抽稀或部分删除的点云数据输入生成器模型，得到补全的点云数据；将生成器生成的补全点云数据与对应的完整点云数据输入判别器，计算损失；通过梯度下降算法，优化模型参数；结束：训练完毕后，固定模型参数，将稀疏点云输入生成器模型即可得到对应的补全激光点云。

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