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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司;安徽理工大学;安徽南瑞继远电网技术有限公司
摘要：本申请公开了一种基于神经辐射场NeRF的火电厂动力煤存量动态评估方法、系统及存储介质。本发明利用NeRF算法，通过数据采集，捕捉火电厂存煤场景中的信息，对采集的数据进行预处理并将其制成数据集。构建相应的预测模型，对预测模型进行训练和测试，获得最终预测模型。获得火电厂动力煤的密度信息，将采集的数据输入模型中，使用本发明模型即可估算火电厂存煤体积。本发明的系统与方法包括数据采集模块、数据预处理模块、预测模型训练模块、体积估算模块、结果可视化模块五大模块，本发明能准确、快速评估出火电厂的存煤量，确保火电厂在能源需求波动或突发情况下仍能稳定运行。
主权项：1.根据权利要求1所述的基于NeRF的火电厂动力煤存量动态评估方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、进行数据采集，使用单目相机捕捉火电厂存煤场景中的信息，用相机进行标定，确定相机的内部参数和相对于场景的外部参数。S2、对采集的数据进行去噪处理，将采集的颜色图对齐，确保它们在相同的坐标系中，并将颜色图进行去畸变，以提高匹配的准确性，将原始数据转换为本发明所需的输入格式。S3、建立模型，用处理过的数据对模型进行训练，以确定NeRF算法模型的参数，得到训练后的模型。S4、评估动力煤存量。获得火电厂动力煤的密度信息，将新采集的数据输入模型中，使用本发明模型进行估算体积大小。体积计算是通过沿着相机光线积分神经网络输出的颜色和密度来完成的。这个过程会在整个场景中采样多个点，以生成一个体积表示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网安徽省电力有限公司 安徽理工大学 安徽南瑞继远电网技术有限公司 一种基于NeRF的火电厂动力煤存量动态评估方法、系统及存储介质
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