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公开(公告)号：CN116385656A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310392847.8
申请日：2023-04-12
申请人： 成都奥伦达科技有限公司 , 川藏铁路技术创新中心有限公司
摘要： 本发明涉及线缆智能展示领域，具体涉及一种线缆三维呈现系统及方法，包括：获取对电力线走向路径长度方向，将电力线按照分裂结构以单根导线进行重建得到的分裂导线模型；在分裂导线模型上分段得到分裂区域和边界区域，根据地物点与分裂区域的分裂导线模型的空间三维距离，通过危险点检测模型，识别多个危险点位置，根据危险点位置对分裂导线模型获取横截面点云进行展示，同时，展示分裂导线模型的整体电力线走向。本发明更加精准直观地对巡检采集的数据进行还原呈现，且针对确定的危险点位置进行展示，减小数据计算的冗余度，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN114399762B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210290339.4
申请日：2022-03-23
申请人： 成都奥伦达科技有限公司 , 川藏铁路技术创新中心有限公司
摘要： 本发明涉及激光雷达数据处理领域，具体涉及一种道路场景点云分类方法及存储介质，方法包括，获取样本数据和道路采集数据，对样本数据初始处理得到训练样本，对道路采集数据进行预处理操作得到分割对象；以数据增强算法对样本数据进行数据增强处理，将进行了数据增强处理的训练样本用于模型训练得到预训练模型，根据训练结果对预训练模型的初始学习率、批大小和学习率衰减参数进行调整；利用预训练模型对步骤1中的分割对象进行分类预测，得到初步分类结果；通过最小割算法对初步分类结果进行粘连对象分割处理得到分割结果，并用预训练模型对分割结果进行精化分类，得到道路场景点云分类结果。本发明对点云数据有效分类，并提升点云分类的精度。
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公开(公告)号：CN114359876B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210274484.3
申请日：2022-03-21
申请人： 成都奥伦达科技有限公司 , 川藏铁路技术创新中心有限公司
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
摘要： 本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种车辆目标识别方法及存储介质，该方法包括：步骤一，构建特征数据库，利用特征数据库对支持向量机模型进行训练，得到分类模型；步骤二，对激光雷达数据进行预处理得到采集数据，通过地面滤波剔除采集数据中的地面点得到非地面点，再利用非地面点的高程信息剔除非地面点中的远地点，得到候选点集合；步骤三，根据候选点的类型，用对应的方式确定聚类区间后，通过密度聚类法获取目标对象；其中，候选点的类型包括实时帧点云和离线点云；步骤四，提取目标对象的特征向量后，利用分类模型对目标对象进行预测，完成车辆目标识别。使用本方法，可以提升车辆目标提取的精准度、效率和适用性。
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公开(公告)号：CN116385655A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310391907.4
申请日：2023-04-12
申请人： 成都奥伦达科技有限公司 , 川藏铁路技术创新中心有限公司
IPC分类号： G06T17/00 , G06V10/40 , G06V10/762
摘要： 本发明涉及利用计算机制图的输电线三维建模领域，具体涉及一种输电线分裂模型及方法，包括采集输电线的三维点云得到原始数据；对原始数据自动识别点云数据的点云位置，并提取形成输电线走向路径，对输电线走向路径分段形成分裂区域和边界区域，判断点云位置是否为分裂区域，若是，则对点云数据中的输电线的电力要素进行提取，得到输电线点云；先从输电线点云中查找最高输电线点作为输电线端点进行输电线分档，再根据输电线端点确定端点几何位置，以输电线端点为种子点进行一根输电线的聚类；分裂形成多根导线，得到分裂导线模型。本发明整体上不会增加点云数据的分析处理计算量，还能大大提高所建模得到模型的真实性。
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公开(公告)号：CN114359876A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210274484.3
申请日：2022-03-21
申请人： 成都奥伦达科技有限公司 , 川藏铁路技术创新中心有限公司
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
摘要： 本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种车辆目标识别方法及存储介质，该方法包括：步骤一，构建特征数据库，利用特征数据库对支持向量机模型进行训练，得到分类模型；步骤二，对激光雷达数据进行预处理得到采集数据，通过地面滤波剔除采集数据中的地面点得到非地面点，再利用非地面点的高程信息剔除非地面点中的远地点，得到候选点集合；步骤三，根据候选点的类型，用对应的方式确定聚类区间后，通过密度聚类法获取目标对象；其中，候选点的类型包括实时帧点云和离线点云；步骤四，提取目标对象的特征向量后，利用分类模型对目标对象进行预测，完成车辆目标识别。使用本方法，可以提升车辆目标提取的精准度、效率和适用性。
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公开(公告)号：CN114399762A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210290339.4
申请日：2022-03-23
申请人： 成都奥伦达科技有限公司 , 川藏铁路技术创新中心有限公司
摘要： 本发明涉及激光雷达数据处理领域，具体涉及一种道路场景点云分类方法及存储介质，方法包括，获取样本数据和道路采集数据，对样本数据初始处理得到训练样本，对道路采集数据进行预处理操作得到分割对象；以数据增强算法对样本数据进行数据增强处理，将进行了数据增强处理的训练样本用于模型训练得到预训练模型，根据训练结果对预训练模型的初始学习率、批大小和学习率衰减参数进行调整；利用预训练模型对步骤1中的分割对象进行分类预测，得到初步分类结果；通过最小割算法对初步分类结果进行粘连对象分割处理得到分割结果，并用预训练模型对分割结果进行精化分类，得到道路场景点云分类结果。本发明对点云数据有效分类，并提升点云分类的精度。
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公开(公告)号：CN114384937A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210067409.X
申请日：2022-01-20
申请人： 成都奥伦达科技有限公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明属于电力巡检技术领域，公开了一种杆塔及其关键点的自动标记方法，包括以下步骤，步骤一，根据杆塔点云数据，获取杆塔悬挂层数据以及杆塔塔头层数据；步骤二，根据悬挂层几何结构特征从杆塔悬挂层数据分离成单独的横担结构；根据杆塔几何结构特征从杆塔塔头层数据分离成杆塔塔头结构；步骤三，根据横担结构和杆塔塔头结构，与预设的杆塔模型进行匹配，获取对应的杆塔类别；步骤四，根据杆塔模型预设的结构信息进行杆塔点云数据的关键点定位和标记。本发明有效解决了杆塔类型识别及其关键点需要手动标记的问题。
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公开(公告)号：CN113033508B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110552071.2
申请日：2021-05-20
申请人： 成都奥伦达科技有限公司
摘要： 本发明涉及电力巡检技术领域，公开了一种基于点云的精细巡检航点快速生成方法，包括，将同类型杆塔中的一个作为模板杆塔，生成模板匹配点集合、模板目标点集合、模板航点集合；在另一同类型待巡检杆塔上，标记相对同位置的匹配点集合；通过旋转平移矩阵Q=R*P+t，求解模板匹配点与待巡检杆塔匹配点之间的转换参数R和t；通过旋转平移矩阵Q=R*P+t，求解待巡检杆塔目标点集合与待巡检杆塔航点集合，以及每个航点对应目标点的参数。本方法通过对同类杆塔建立模板模型，实现对同类杆塔自动批量生成目标点集合和航点集合，简化因重复劳动带来的巨大工作量，提高航点生成效率，减少时间成本和人力成本。
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公开(公告)号：CN113033508A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110552071.2
申请日：2021-05-20
申请人： 成都奥伦达科技有限公司
摘要： 本发明涉及电力巡检技术领域，公开了一种基于点云的精细巡检航点快速生成方法，包括，将同类型杆塔中的一个作为模板杆塔，生成模板匹配点集合、模板目标点集合、模板航点集合；在另一同类型待巡检杆塔上，标记相对同位置的匹配点集合；通过旋转平移矩阵Q=R*P+t，求解模板匹配点与待巡检杆塔匹配点之间的转换参数R和t；通过旋转平移矩阵Q=R*P+t，求解待巡检杆塔目标点集合与待巡检杆塔航点集合，以及每个航点对应目标点的参数。本方法通过对同类杆塔建立模板模型，实现对同类杆塔自动批量生成目标点集合和航点集合，简化因重复劳动带来的巨大工作量，提高航点生成效率，减少时间成本和人力成本。
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公开(公告)号：CN114035614B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210019666.6
申请日：2022-01-10
申请人： 成都奥伦达科技有限公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明涉及电力线路巡检技术领域，公开了一种基于先验信息的无人机自主巡检方法、系统及存储介质，包括无人机系统，以及分别与无人机系统连接的航线修正模块、通讯模块、识别模块和图像采集模块；开发一套基于无人机前端自主图像识别系统，根据航点信息自动捕捉杆塔巡检目标点，并自动识别拍摄的目标点，若不符合拍摄标准则自动进行航点智能修正，确保能够拍摄到可靠的高质量杆塔照片，且照片的人工智能识别率达到实际应用要求。本发明具有自动识别目标点、能够自动修正航点并实时更新和能够采集高质量的杆塔目标点图像信息的有益效果。
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