CN110782457B - 一种基于无人机电力巡检的点云数据分割方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于无人机电力巡检的点云数据分割方法，包括下述步骤：使用pointnet++架构，对点云数据进行初步分类，初步分类可以获得约90％的分割精度，然后通过软件进行手工修正分类标签，从而得到准确的带标签的初始数据；对之后的同地区、未带标签的待分类数据，通过手工选取原始数据和待分类数据的杆塔中心点，挖取约10*3*3的立方体数据，运用迭代最近点的方法找到旋转平移矩阵；本发明利用了同地区段需要多次分割的特点，充分利用前次数据，提升数据分类的精度，所用的分割时间较短，减少了手工修正耗时。

Description

一种基于无人机电力巡检的点云数据分割方法
技术领域
本发明涉及电力巡检技术领域，具体涉及一种基于无人机电力巡检的点云数据分割方法。
背景技术
自2015年国家电网开始推广无人机电力巡检以来，目前主流方法都是通过搭载有激光雷达的无人机，对需要巡检的电力走廊进行飞行巡检，与此同时，激光雷达扫描无人机周围环境，产生反映场景的点云数据。通过数据直接进行分割，知道点云类别才可以进行下一步的点云分析，从而判断电力走廊哪些存在危险或者不足。
目前的数据分析方法还处于研究阶段，有的方法是纯手工去标注点云类别，工作量太大，大概每公里的点云数据，需要花费1个小时来进行修正，极度耗时耗力；有的方法是通过深度学习进行三维点云分割，但由于无法根本解决点云数据的无序性，导致效率和准确率并不高；也有的是通过传统视觉方法去实现点云分割，但针对不同类别点云相交的地方，其效果并不好，除此之外准确率也不高，仍然需要手工进行进一步分类。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于无人机电力巡检的点云数据分割方法，该方法能够减少手工修正耗时，提高分割精度。
本发明的目的通过下述技术方案实现：
一种基于无人机电力巡检的点云数据分割方法，包括下述步骤：
步骤一，使用pointnet++架构，对点云数据进行初步分类，初步分类可以获得约90％的分割精度，然后进行手工修正分类标签，从而得到准确的带标签的初始数据；
步骤二，对之后的同地区、未带标签的待分类数据，通过手工选取原始数据和待分类数据的杆塔中心点，挖取约10*3*3的立方体数据，运用迭代最近点的方法找到旋转平移矩阵，如下述公式所示：
Figure BDA0002194658510000021
步骤三，将旋转平移矩阵运用到待分类数据中，从而使待分类数据和初始数据重合，待分类数据和初始数据z轴方向上最近的点，视为同一点，将初始数据的标签迁移到待分类数据中，从而使待分类数据获得标签。
本发明与现有技术相比具有以下的有益效果：
本发明利用了同地区段需要多次分割的特点，充分利用前次数据，提升数据分类的精度，所用的分割时间较短，减少了手工修正耗时。
附图说明
图1为本发明pointnet++的网络结构示意图；
图2为本发明的匹配效果示意图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
本发明提出了一种基于无人机电力巡检的点云数据分割方法，该方法使用深度学习粗分类点云精度之后，再进行手工修正，获得带标签的点云数据，称为初始数据，对同地区、未带标签以及时间较新的点云数据，称为待分类数据；因为初始数据和待分类数据在相同地区，数据有一定关系，通过图匹配找到此关系，可以把初始数据的标签通过此关系迁移到待分类数据，从而使待分类数据获得标签。
具体来说，如图1～2所示，一种基于无人机电力巡检的点云数据分割方法，包括下述步骤：
步骤一，使用pointnet++架构，对点云数据进行初步分类，初步分类可以获得约90％的分割精度，然后通过对应的软件，如cloud compare软件进行手工修正分类标签，从而得到准确的带标签的初始数据；
步骤二，对之后的同地区、未带标签的待分类数据，通过手工选取原始数据和待分类数据的杆塔中心点，挖取约10*3*3的立方体数据，运用迭代最近点的方法找到旋转平移矩阵，如下述公式所示：
Figure BDA0002194658510000031
步骤三，将旋转平移矩阵运用到待分类数据中，从而使待分类数据和初始数据重合，待分类数据和初始数据z轴方向上最近的点，视为同一点，将初始数据的标签迁移到待分类数据中，从而使待分类数据获得标签，且数据准确度较高，用时短。
相对于现有技术，本发明通过手工选取原始数据和待分类数据杆塔中心点，挖取约10*3*3的立方体数据进行迭代最近点；并根据迭代最近点找到的旋转平移矩阵，z轴方向向上寻找最近的数据，并进行标签迁移。本发明利用了同地区段需要多次分割的特点，充分利用前次数据，提升数据分类的精度，所用的分割时间较短，减少了手工修正耗时。
上述为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述内容的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于无人机电力巡检的点云数据分割方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤一，使用pointnet++架构，对点云数据进行初步分类，初步分类可以获得90％的分割精度，然后进行手工修正分类标签，从而得到准确的带标签的初始数据；
步骤二，对之后的同地区、未带标签的待分类数据，通过手工选取原始数据和待分类数据的杆塔中心点，挖取10*3*3的立方体数据，运用迭代最近点的方法找到旋转平移矩阵，如下述公式所示：
Figure FDA0004119757620000011
其中，E(R,t)表示迭代最近点的目标函数，Np表示立方体数据中数据的数量，xi、pi分别表示原始数据、待分类数据的杆塔中心点所挖取的立方体数据中的第i个数据点，R表示旋转变换矩阵，t表示平移变换矩阵；
步骤三，将旋转平移矩阵运用到待分类数据中，从而使待分类数据和初始数据重合，待分类数据和初始数据z轴方向上最近的点，视为同一点，将初始数据的标签迁移到待分类数据中，从而使待分类数据获得标签。
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105184250B (zh) * 2015-08-31 2018-06-22 哈尔滨工业大学 一种电力走廊机载LiDAR点云数据的地物分类方法
CN113392937B (zh) * 2021-07-30 2023-07-04 广东工业大学 一种3d点云数据分类方法及其相关装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3506162A1 (en) * 2017-12-29 2019-07-03 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Method and apparatus for determining matching relationship between point cloud data

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