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申请/专利权人：国家能源集团永州发电有限公司
摘要：本发明提供一种电厂反无人机反制系统自适应智能布点方法，包括：获取电厂地图的三维数据，通常以点云或其他三维数据形式存在，提供电厂的三维结构信息；进行3D数据处理，将3D数据以不同投影角度投影到2D平面；通过投影处理，获得多个电厂地图的2D平面图像；使用图像分割方法对生成的2D图像进行处理，将图像划分为不同区域，以区分不同元素；配置CNN训练选项，选择优化算法、最大训练周期、迷你批处理大小，采用电厂图像数据集进行训练，得到训练后的CNN模型；将待测试的电厂图像输入训练后的CNN模型，对分割后的各个区域进行特征提取，用于识别电厂地图中的关键参数以及检测阻挡物，输出无人机出现的概率分布和障碍物的高度、厚度和坐标位置信息。
主权项：1.一种电厂反无人机反制系统自适应智能布点方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取电厂地图的三维数据，提供电厂的三维结构信息；步骤S2：进行3D数据处理，将3D数据以不同投影角度投影到2D平面；步骤S3：通过投影处理，获得多个电厂地图的2D平面图像；步骤S4：使用图像分割方法对生成的2D平面图像进行处理，将2D平面图像划分为不同区域，以区分不同元素；步骤S5：配置CNN训练选项，选择优化算法、最大训练周期、迷你批处理大小，采用电厂图像数据集进行训练，得到训练后的CNN模型；步骤S6：将待测试的电厂图像输入训练后的CNN模型，对分割后的各人区域进行特征提取，用于识别电厂地图中的关键参数以及检测阳挡物，输出无人机出现的概率分布和障碍物的高度、厚度和坐标位置信息；步骤S7：基于CNN返回的概率分布和障碍物的高度、厚度和坐标位置信息，在满足多重约束的情况下，基于贪婪算法的自动布点算法确定设备的最佳布点位置以及设备数；步骤S8：最终输出为设备的布点位置和详细信息。
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权利要求：
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