一种基于激光点云数据的输电设备程序化建模方法及装置

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，特别涉及一种基于激光点云数据的输电设备程序化建模方法及装置。

背景技术

输电设备三维模型是实现输变电工程全过程三维可视化设计和信息一体化的重要基础，对落实“数字国网”建设总体要求具有重要意义。现阶段输电设备三维模型创建方式主要包含基于设计图纸的人工建模、参数化建模以及基于激光点云和倾斜摄影的自动建模，但是以上创建三维模型的方式存在着一定的问题和缺点，如基于设计图纸的人工建模流程繁琐、耗时较长，参数化建模则与真实世界中的输电设备实际情况偏差较大，而基于激光点云和倾斜摄影的自动建模创建的模型质量相对较差，导致创建的三维模型很难得到有效的实际应用。

发明内容

根据本发明实施例提供的方案解决的技术问题是现有输电设备三维模型创建的诸多不足，如流程繁琐、质量较差、与原有实物偏差较大。

根据本发明实施例提供的一种基于激光点云数据的输电设备程序化建模方法，包括：

利用机载激光三维雷达系统对待建模的输电设备进行扫描处理，获取所述待建模输电设备的三维点云数据；

通过对所述待建模输电设备的三维点云数据进行着色分类处理，得到所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据；

通过对所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据进行识别处理，得到所述着色分类三维点云数据所对应的三维模型相关信息；

利用所述三维模型相关信息进行程序化输电设备的三维模型组建。

优选地，所述获取所述待建模输电设备的三维点云数据和空间点位信息之后，还包括：

利用双边滤波算法对所述待建模输电设备的三维点云数据进行点云降噪处理，得到所述待建模输电设备的降噪点三维点云数据；

通过将所述待建模输电设备的降噪点三维点云数据中的包含地面、房屋及植被的无关点云数据进行剔除处理，得到抽取三维点云数据。

优选地，根据输电设备的预设业务规则和零件单元库，对所述待建模输电设备的抽取三维点云数据进行着色分类处理，得到所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据。

优选地，所述三维点云数据的分类包括直线塔和耐张塔；所述直线塔分为杆塔、绝缘子、单/双串导线侧金具、单/双串铁塔侧金具、地线金具、光缆金具；所述耐张塔分为杆塔、导线绝缘子、导线侧金具、铁塔侧金具、跳线绝缘子、跳线导线侧金具、跳线铁塔侧金具；着色包括青色、浅绿色、红色、黄色、紫色以及蓝色。

优选地，所述通过对所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据进行识别处理，得到所述着色分类三维点云数据所对应的三维模型相关信息包括：

采用Voxel方法对所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据进行几何属性、形状属性、结构属性的三维空间特征提取，得到所述待建模输电设备的三维空间特征；

将得到所述待建模输电设备的三维空间特征与预存的特征索引库进行匹配，得到所述待建模输电设备的包含三维模型型号、大小数量及位置角度信息的三维模型相关信息。

优选地，所述利用所述三维模型相关信息进行程序化输电设备的三维模型组建包括：

根据所述待建模输电设备的包含三维模型型号、大小数量及位置角度信息的三维模型相关信息，从零件单元库中调取相应的零件单元，并程序化动态调整零件单元库中各部分的大小、数量、位置角度等信息，以实现输电设备三维模型的动态装配。

根据本发明实施例提供的一种基于激光点云数据的输电设备程序化建模装置，包括：

扫描模块，用于利用机载激光三维雷达系统对待建模的输电设备进行扫描处理，获取所述待建模输电设备的三维点云数据；

着色分类模块，用于通过对所述待建模输电设备的三维点云数据进行着色分类处理，得到所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据；

识别模块，用于通过对所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据进行识别处理，得到所述着色分类三维点云数据所对应的三维模型相关信息；

组建模块，用于利用所述三维模型相关信息进行程序化输电设备的三维模型组建。

优选地，还包括：

降噪处理模块，用于利用双边滤波算法对所述待建模输电设备的三维点云数据进行点云降噪处理，得到所述待建模输电设备的降噪点三维点云数据，以及通过将所述待建模输电设备的降噪点三维点云数据中的包含地面、房屋及植被的无关点云数据进行剔除处理，得到抽取三维点云数据。

优选地，所述着色分类模块具体用于根据输电设备的预设业务规则和零件单元库，对所述待建模输电设备的抽取三维点云数据进行着色分类处理，得到所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据。

优选地，所述三维点云数据的分类包括直线塔和耐张塔；所述直线塔分为杆塔、绝缘子、单/双串导线侧金具、单/双串铁塔侧金具、地线金具、光缆金具；所述耐张塔分为杆塔、导线绝缘子、导线侧金具、铁塔侧金具、跳线绝缘子、跳线导线侧金具、跳线铁塔侧金具；着色包括青色、浅绿色、红色、黄色、紫色以及蓝色。

根据本发明实施例提供的方案，可有效提升输电设备三维模型的创建效率，同时保证输电设备三维模型与真实世界中的输电设备相一致。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于理解本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例提供的一种基于激光点云数据的输电设备程序化建模方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种基于激光点云数据的输电设备程序化建模装置的示意图；

图3是本发明实施例提供的点云降噪示意图；

图4是本发明实施例提供的输电设备点云数据抽取示意图；

图5是本发明实施例提供的输电设备点云着色分类示意图；

图6是本发明实施例提供的三维模型动态装配示意图；

图7是本发明实施例提供的基于激光点云数据的输电设备程序化建模方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明，应当理解，以下所说明的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是本发明实施例提供的一种基于激光点云数据的输电设备程序化建模方法的流程图，如图1所示，包括：

步骤S101：利用机载激光三维雷达系统对待建模的输电设备进行扫描处理，获取所述待建模输电设备的三维点云数据；

步骤S102：通过对所述待建模输电设备的三维点云数据进行着色分类处理，得到所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据；

步骤S103：通过对所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据进行识别处理，得到所述着色分类三维点云数据所对应的三维模型相关信息；

步骤S104：利用所述三维模型相关信息进行程序化输电设备的三维模型组建。

优选地，所述获取所述待建模输电设备的三维点云数据和空间点位信息之后，还包括：利用双边滤波算法对所述待建模输电设备的三维点云数据进行点云降噪处理，得到所述待建模输电设备的降噪点三维点云数据；通过将所述待建模输电设备的降噪点三维点云数据中的包含地面、房屋及植被的无关点云数据进行剔除处理，得到抽取三维点云数据。

优选地，根据输电设备的预设业务规则和零件单元库，对所述待建模输电设备的抽取三维点云数据进行着色分类处理，得到所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据。

优选地，所述三维点云数据的分类包括直线塔和耐张塔；所述直线塔分为杆塔、绝缘子、单/双串导线侧金具、单/双串铁塔侧金具、地线金具、光缆金具；所述耐张塔分为杆塔、导线绝缘子、导线侧金具、铁塔侧金具、跳线绝缘子、跳线导线侧金具、跳线铁塔侧金具；着色包括青色、浅绿色、红色、黄色、紫色以及蓝色。

优选地，所述通过对所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据进行识别处理，得到所述着色分类三维点云数据所对应的三维模型相关信息包括：采用Voxel方法对所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据进行几何属性、形状属性、结构属性的三维空间特征提取，得到所述待建模输电设备的三维空间特征；将得到所述待建模输电设备的三维空间特征与预存的特征索引库进行匹配，得到所述待建模输电设备的包含三维模型型号、大小数量及位置角度信息的三维模型相关信息。

优选地，所述利用所述三维模型相关信息进行程序化输电设备的三维模型组建包括：根据所述待建模输电设备的包含三维模型型号、大小数量及位置角度信息的三维模型相关信息，从零件单元库中调取相应的零件单元，并程序化动态调整零件单元库中各部分的大小、数量、位置角度等信息，以实现输电设备三维模型的动态装配。

图2是本发明实施例提供的一种基于激光点云数据的输电设备程序化建模装置的示意图，如图2所示，包括：扫描模块201，用于利用机载激光三维雷达系统对待建模的输电设备进行扫描处理，获取所述待建模输电设备的三维点云数据；着色分类模块202，用于通过对所述待建模输电设备的三维点云数据进行着色分类处理，得到所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据；识别模块203，用于通过对所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据进行识别处理，得到所述着色分类三维点云数据所对应的三维模型相关信息；组建模块204，用于利用所述三维模型相关信息进行程序化输电设备的三维模型组建。

优选地，还包括：降噪处理模块，用于利用双边滤波算法对所述待建模输电设备的三维点云数据进行点云降噪处理，得到所述待建模输电设备的降噪点三维点云数据，以及通过将所述待建模输电设备的降噪点三维点云数据中的包含地面、房屋及植被的无关点云数据进行剔除处理，得到抽取三维点云数据。

优选地，所述着色分类模块具体用于根据输电设备的预设业务规则和零件单元库，对所述待建模输电设备的抽取三维点云数据进行着色分类处理，得到所述待建模输电设备的着色分类三维点云数据。

优选地，所述三维点云数据的分类包括直线塔和耐张塔；所述直线塔分为杆塔、绝缘子、单/双串导线侧金具、单/双串铁塔侧金具、地线金具、光缆金具；所述耐张塔分为杆塔、导线绝缘子、导线侧金具、铁塔侧金具、跳线绝缘子、跳线导线侧金具、跳线铁塔侧金具；着色包括青色、浅绿色、红色、黄色、紫色以及蓝色。

下面结合附图图3-图7对本发明的技术方案进行详细阐述。

本发明通过零件单元库点云数据机器学习、输电设备激光点云采集、着色分类分析，识别出输电设备组成单元的型号、数量、位置角度等信息，然后通过Houdini读取该识别信息，动态调取修改零件单元库内的输电设备三维模型，进而实现输电设备三维模型程序化快速装配。

本发明技术方案具体实现步骤，如图7所示：

1.三维模型点云数据机器学习

零件单元库是输电设备三维模型组装单元的集合，包含导线侧金具、铁塔侧金具、绝缘子片、角钢等。将零件单元库内的输电设备三维模型转换为点云数据，使用voxel的方法，在点云数据上直接使用卷积，将其转换为规则分布的栅格化表示。voxel是将点云空间规则划分所得的单位，每一个voxel含有子空间中的多个点。以voxel为基本单位，使用3D-CNN进行几何属性、形状属性、结构属性等方面三维空间特征提取。将提取到的三维空间特征建立特征索引库，为后续着色点云识别分析匹配提供特征标准。

2.输电设备点云数据采集

机载激光三维雷达系统是一种集激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航系统以及高分辨率数码相机等技术于一身的光机电一体化集成系统，使用该系统对所需创建三维模型的输电设备进行扫描，获取到该扫描物体表面的三维点云数据以及采集空间点位信息。

3.点云数据降噪

由于输电设备所处的现实环境相对复杂以及机载相机本身在扫描时的晃动等多种因素，机载激光三维雷达系统扫描的三维点云数据会存在较多的噪声点，这些噪声点会严重影响后续点云着色分类、识别分析的准确性和有效性。通过点云降噪移除夹杂在点云数据中的噪声点，最大程度的保留原有实物所固有的三维空间属性，从而便于后续的点云着色分类和识别分析。

双边滤波是一种非线性滤波器，它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。和其他滤波原理一样，双边滤波也是采用加权平均的方法，用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度，所用的加权平均基于高斯分布。最重要的是，双边滤波的权重不仅考虑了像素的欧氏距离(如普通的高斯低通滤波，只考虑了位置对中心像素的影响)，还考虑了像素范围域中的辐射差异(例如卷积核中像素与中心像素之间相似程度、颜色强度，深度距离等)，在计算中心像素的时候同时考虑这两个权重。基于以上原因，使用该算法对三维点云数据进行点云降噪。图3展示了点云降噪。

输电设备三维模型不必对输电设备所处的周边环境进行模型创建，因此需要将地面、植被、房屋等与输电设备无关的点云数据进行手动剔除，将输电设备的点云数据抽取出来，保证点云数据的整洁性和有效性。图4展示了输电设备点云抽取。

4.点云数据着色分类

由于输电设备零件数量多、型号复杂，为了保证后续对点云处理的有效性和效率，基于输电设备的相关业务规则及零件单元库，将输电设备点云数据进行着色分类，直线塔分为杆塔、绝缘子、单/双串导线侧金具、单/双串铁塔侧金具、地线金具、光缆金具；耐张塔分为杆塔、导线绝缘子、导线侧金具、铁塔侧金具、跳线绝缘子、跳线导线侧金具、跳线铁塔侧金具。通过对输电设备点云数据的着色分类，能够使其更好的与零件单元库中的三维模型设备进行匹配。图5展示了点云数据着色分类。

5.着色分类点云数据识别分析

着色分类点云数据同样采用Voxel方法，以voxel为基本单位，使用3D-CNN进行几何属性、形状属性、结构属性等方面三维空间特征提取，将提取到的三维空间特征与特征索引库进行匹配，匹配成功后，返回所对应模型的型号。然后将点云数据所对应的三维模型型号、大小、数量、位置角度等相关信息记录到点云数据中。

6.程序化动态匹配组建输电设备模型

使用Houdini读取识别分析后的点云数据，获取到点云数据所对应的三维模型型号、大小数量、位置角度等相关信息。Houdini会从零件单元库中调取相应的零件单元，并能够程序化动态调整零件单元库中各部分的大小、数量、位置角度等信息，实现输电设备三维模型的动态装配。图6展示的是三维模型的动态装配。

根据本发明实施例提供的方案，首先采集输电设备原始实物的点云数据，作为输电设备三维模型创建的参照标准，保证了输电三维模型与真实世界中输电设备相一致。其次，输电设备具有零件数量多、型号复杂等特点，通过基于输电设备业务规则和零件单元库对其点云数据进行的着色分类，将点云数据的分析识别化整为零，提升了点云数据处理的有效性和效率。同时本发明将激光点云数据与程序化建模软件Houdini进行了相应的结合，由于创建的三维模型是基于已有软件规则，因此具备良好的UV布局，为PBR贴图制作提供了有力支持，从而较好的提升输电设备三维模型的质量、画面表现力以及建模效率，为输电设备三维模型在电力领域的应用提供专业的技术支撑和保证。

尽管上文对本发明进行了详细说明，但是本发明不限于此，本技术领域技术人员可以根据本发明的原理进行各种修改。因此，凡按照本发明原理所作的修改，都应当理解为落入本发明的保护范围。