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基于立体化数字模型的电缆线路精细化监测方法及系统 

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申请/专利权人:国网信通亿力科技有限责任公司

摘要:本发明涉及基于立体化数字模型的电缆线路精细化监测方法及系统,包括以下步骤:S1:使用激光扫描、无人机、全站仪设备对电缆及其周边环境进行测绘获取三维点云数据、二维图像数据以及空间坐标数据;S2:提取图像中电缆及其附属设施的深度特征;S3:通过SfM算法从多视角图像中恢复摄像机的位置并生成三维点云数据;S4:将通过激光扫描和SfM算法生成的点云数据进行整合,统一到一个坐标系中,构建精细化三维模型;S5:在关键节点安装传感器,并将数据与三维模型同步;S6:基于机器学习算法,对传感器采集的运行数据进行智能预测,动态调整告警阈值,智能化生成告警信息。本发明能够有效提升电缆线路运行监测的精细化程度,实现电缆及其附属设施的实时、准确监测。

主权项:1.一种基于立体化数字模型的电缆线路精细化监测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:使用激光扫描、无人机、全站仪设备对电缆及其周边环境进行测绘获取三维点云数据、二维图像数据以及空间坐标数据,对获取的二维图像数据和三维点云数据进行预处理;S2:使用预训练的深度学习模型,对电缆及其附属设施进行目标检测,并基于特征提取模型,提取图像中电缆及其附属设施的深度特征;S3:基于提取图像中电缆及其附属设施的深度特征,通过SfM算法从多视角图像中恢复摄像机的位置并生成三维点云数据;S4:将通过激光扫描和SfM算法生成的点云数据进行整合,统一到一个坐标系中,使用三维可视化工具对整合后的点云数据进行立体化展示,构建精细化三维模型;S5:在关键节点安装传感器,包括温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器,监测电力参数及环境参数,并将数据与三维模型同步;S6:基于机器学习算法,对传感器采集的运行数据进行智能预测,并结合电缆所处环境数据,动态调整告警阈值,智能化生成告警信息。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 国网信通亿力科技有限责任公司 基于立体化数字模型的电缆线路精细化监测方法及系统

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