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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司超高压公司;北京数字绿土科技股份有限公司

摘要：本发明涉及超高压检修技术领域，公开了超高压检修安全管控方法、装置、设备及存储介质。该方法包括基于抽稀算法对点云数据集重采样；根据ICP算法对抽稀后的子集进行配准；基于聚类算法对预设分类算法进行改进，基于改进后的分类算法对配准后的数据集进行分类；基于分类后的数据设定作业中心区域，以该区域为中心点形成矩形盒并作为安全区域；基于Rtk定位方式确定作业人员的点位信息，从而判断是否处于安全区域内。本发明通过抽稀算法在海量点云数据中快速定位，利用ICP算法配准无需对数据集进行分割和特征提取。利用聚类算法改进分类算法，提高分类精度，为后续安全区域框定备用，基于Rtk定位方式确定高精度坐标，提高判断准确性。

主权项：1.一种超高压检修安全管控方法，其特征在于，所述超高压检修安全管控方法，包括：获取超高压输电通道的点云数据集，基于预设空间距离抽稀算法对所述点云数据集进行重采样，以获得所述点云数据集的子集；根据ICP算法对所述点云数据集的子集进行点云配准，以获得目标点云数据集；基于聚类算法对预设分类算法进行改进，并基于改进后的分类算法对所述目标点云数据集进行分类，得到分类后的杆塔本体点云数据；基于所述分类后的杆塔本体点云数据设定作业中心区域，以所述作业中心区域为中心点形成矩形盒，并将所述矩形盒作为杆塔点云安全区域；基于Rtk定位方式确定作业人员的点位信息，并根据所述点位信息判断作业人员是否处于所述杆塔点云安全区域的内部；其中，基于聚类算法对预设分类算法进行改进，包括：根据K-Means聚类算法对所述目标点云数据集进行聚类分析，以获得每一分类的聚类结果；选取所述每一分类的聚类结果的空间均值；将所述空间均值作为PointCNN算法的每一层X卷积的代表点集，以获得改进后的PointCNN算法；基于所述分类后的杆塔本体点云数据设定作业中心区域，以所述作业中心区域为中心点形成矩形盒，并将所述矩形盒作为杆塔点云安全区域，包括：根据PCA主元分析法获得所述分类后的杆塔本体点云数据的三个主方向和质心；构建协方差矩阵，并确定所述协方差矩阵的特征值和特征向量；其中，所述特征向量为所述主方向；根据所述主方向和所述质心建立变换到原点的点云的矩形盒；将位于所述矩形盒内部的杆塔本体点云数据归并于点集，计算所述点集的最小包围盒；根据所述最小包围盒的边界设定作业安全区域的边界范围，并根据所述边界范围构建杆塔点云安全区域。

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