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龍圖騰網(wǎng)恭喜國網(wǎng)江蘇省電力有限公司;國網(wǎng)江蘇省電力有限公司超高壓分公司;南京郵電大學(xué)申請的專利一種基于改進(jìn)的RandLA-Net的變電站設(shè)備點(diǎn)云分割方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114820369B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210450407.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/90；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)的RandLA-Net的變電站設(shè)備點(diǎn)云分割方法是由丁俊峰;郭勝超;王昊;劉豐;陳軒;周健;吳德勇;戴挈軍;陳蕾;王磊;鞠保興;陶雙柱;張龍;高鋒;俞海燕;郎伊紫禾;趙翔飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于改進(jìn)的RandLA-Net的變電站設(shè)備點(diǎn)云分割方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)的RandLA?Net的變電站設(shè)備點(diǎn)云分割方法，包括：獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；使用點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)制作訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行MIX3D數(shù)據(jù)增強(qiáng)，導(dǎo)入點(diǎn)云分割雙流網(wǎng)絡(luò)，獲得點(diǎn)云特征和圖像顏色紋理特征；根據(jù)圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，將點(diǎn)云特征和圖像顏色紋理特征進(jìn)行融合拼接，獲得特征向量，導(dǎo)入分割頭網(wǎng)絡(luò)，輸出點(diǎn)云分割結(jié)果測試值；代入損失函數(shù)計(jì)算交叉熵?fù)p失，采用反向傳播推導(dǎo)；根據(jù)反向傳播推導(dǎo)的梯度優(yōu)化點(diǎn)云分割雙流網(wǎng)絡(luò)，基于優(yōu)化的點(diǎn)云分割雙流網(wǎng)絡(luò)輸出變電站設(shè)備點(diǎn)云的分割結(jié)果。本發(fā)明有效地平衡了變電站全局語義信息和局部結(jié)構(gòu)信息，引入圖像分支網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)點(diǎn)云的顏色紋理特征，提高變電站設(shè)備點(diǎn)云分割的精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)的RandLA-Net的變電站設(shè)備點(diǎn)云分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)的RandLA-Net的變電站設(shè)備點(diǎn)云分割方法，其特征在于，包括：分別接收變電站的掃描件和圖像，并從掃描件和圖像中分別獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)制作訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行MIX3D數(shù)據(jù)增強(qiáng)，獲得增強(qiáng)后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；將增強(qiáng)后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)入點(diǎn)云分割雙流網(wǎng)絡(luò)，獲得點(diǎn)云特征和圖像顏色紋理特征，其中點(diǎn)云分割雙流網(wǎng)絡(luò)包括：點(diǎn)云分支網(wǎng)絡(luò)和圖像分支網(wǎng)絡(luò)；訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)代入相機(jī)成像模型計(jì)算，獲得圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)的映射關(guān)系；根據(jù)圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，將點(diǎn)云特征和圖像顏色紋理特征進(jìn)行融合拼接，獲得特征向量；將特征向量導(dǎo)入分割頭網(wǎng)絡(luò)，輸出點(diǎn)云分割結(jié)果；將點(diǎn)云分割結(jié)果代入損失函數(shù)計(jì)算交叉熵?fù)p失，并對交叉熵?fù)p失采用反向傳播推導(dǎo)，獲得訓(xùn)練參數(shù)；根據(jù)訓(xùn)練參數(shù)，修正分割網(wǎng)絡(luò)中的誤差權(quán)值；基于修正后的分割網(wǎng)絡(luò)輸入點(diǎn)云數(shù)據(jù)，獲得變電站設(shè)備點(diǎn)云的分割結(jié)果；所述點(diǎn)云分支網(wǎng)絡(luò)為改進(jìn)編碼器下采樣方法的RandLA-Net網(wǎng)絡(luò)；所述圖像分支網(wǎng)絡(luò)由下采樣的骨干網(wǎng)絡(luò)和進(jìn)行上采樣轉(zhuǎn)置卷積組成；所述圖像分支網(wǎng)絡(luò)使用編碼器和解碼器架構(gòu)；編碼器設(shè)計(jì)如下：將殘差網(wǎng)絡(luò)塊4結(jié)構(gòu)中的第一個(gè)殘差結(jié)構(gòu)里的3×3卷積層以及跳躍連接的步長由2改為1，并將3×3的普通卷積層換成膨脹卷積層，塊56和塊4采用同樣的設(shè)計(jì)，使用不同的膨脹率，獲得膨脹卷積層殘差網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)非零元素上限距離的計(jì)算公式對膨脹卷積層殘差網(wǎng)絡(luò)中的所有卷積核的膨脹率進(jìn)行計(jì)算設(shè)計(jì)，獲得膨脹卷積層殘差網(wǎng)絡(luò)各個(gè)卷積核的膨脹率的優(yōu)化值；其中，解碼器使用3個(gè)轉(zhuǎn)置卷積層進(jìn)行上采樣解碼；非零元素上限距離的計(jì)算公式為：Mi＝max[Mi+1-2ri,Mi+1-2Mi+1-ri,ri]，M2≤K式中，Mi表示第i層的非零元素最大距離，且Mn＝rn，ri表示第i個(gè)膨脹率，K表示卷積核的尺寸單位；其中，為了避免膨脹卷積問題，對于N個(gè)卷積核大小為K*K的N個(gè)膨脹率[r1,...ri,...,rn]，因此設(shè)置約束條件M2≤K；轉(zhuǎn)置卷積形狀換算公式為：n′＝sn+k-2p-s式中，n為輸入的高或?qū)挘琻’為輸出高或?qū)挘琸為卷積核大小，p為填充，s為步幅。

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