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申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司超高压公司;长春工程学院
摘要：本发明公开了一种输电线路激光点云分类方法，涉及输电线路三维建模技术领域。本发明包括以下步骤：步骤S1：采用激光雷达获取点云数据集，并对输电线路场景数据进行采集，从而得到输电线路的点云数据；步骤S2，构建PointNet++神经网络，并在所述PointNet++神经网络模型中集成梯度注意模块和点注意模块，得到改进的PointNet++神经网络模型。本发明通过整合梯度注意模块和点注意模块到PointNet++网络的特征提取层，能够捕捉更精细的几何信息，从而增强模型的局部特征聚合能力，这种增强不仅提高了点云数据的特征提取效率，还显著提升了模型在分类任务上的准确度。
主权项：1.一种输电线路激光点云分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采用激光雷达获取点云数据集，并对输电线路场景数据进行采集，从而得到输电线路的点云数据；步骤S2，构建PointNet++神经网络，并在所述PointNet++神经网络模型中集成梯度注意模块和点注意模块，得到改进的PointNet++神经网络模型；步骤S3，将训练集输入到所述改进PointNet++神经网络模型中，对所述改进PointNet++神经网络模型进行训练，得到训练好的所述改进PointNet++神经网络模型；步骤S4，使用CloudCompare点云处理软件进行预处理，对激光雷达采集的输电线路点云数据进行标注；步骤S5，将预处理后的所述输电通道点云数据输入到改进的PointNet++神经网络模型中，识别并分类出所述输电通道点云数据中的各类别。
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