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题名基于滑动图卷积神经网络的输电线路点云分类模型
被引量：4
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作者
吴晨曦
丁建
王彬
徐懿华
曹晖
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机构
国网浙江省电力有限公司超高压分公司输电检修中心
西安交通大学电气工程学院
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出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2022年第12期28-34,共7页
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基金
国网浙江省电力有限公司科技项目(5211MR20004V)。
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文摘
图卷积神经网络虽然可以对初始点云数据进行直接处理,但其只在局部尺度上独立提取点特征,未将局部点互相关联起来则会影响点云数据分类精度。因此,本文在考虑点云数据整体几何关系和拓扑信息的基础上,提出了一种基于滑动图卷积神经网络的输电线路点云分类模型。首先,通过最远点采样方法从原始点云中迭代子采样点集,有效地降低模型复杂度和时间消耗;其次,利用多尺度K近邻对子采样点集建立局部有向图;再次,采用边缘卷积滑动地提取局部图特征,计算点云上的每一个点与其相邻点之间的边缘特征;最后,利用全局最大池化层进行点云分类。所提模型首先在公用数据集上进行预训练,之后再用标注过的由激光雷达实地采集的输电线路点云数据进行验证。实验结果证明,本文所提模型在公用数据集和实际数据集上均取得较好的分类效果,分类准确率比通用的ECC、PointNet、PointNet++等方法高出至少1.5%。
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关键词
输电线路点云
滑动图卷积神经网络
边缘卷积
最远点采样
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Keywords
transmission line point cloud
sliding graph convolutional neural network
edge convolution
farthest point sampling
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名输电线路杆塔空气间隙三维可视化管理系统
被引量：1
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作者
许焱
郭宁
张辉
苗堃
李超
刘亚文
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机构
国网河南省电力公司济源供电公司
武汉大学遥感信息工程学院
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出处
《地理空间信息》
2022年第4期163-167,共5页
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基金
国网河南省电力公司济源供电公司科技项目。
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文摘
在Web GIS框架下构建了真三维场景的防风偏参数杆塔空气间隙管理系统,提出了兼顾数据量和表现力的无人机摄影测量输电线路建模方案,保证了三维场景的精细度与可量测性,并设计了合理的系统多源数据组织方式及数据浏览、查询、分析等功能。实践表明,该系统能够实现在真实三维场景下,对杆塔空气间隙的查看、浏览与分析,为输电线路防风偏提供有效的分析平台。
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关键词
杆塔空气间隙
可视化管理系统
输电线路点云模型
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Keywords
tower-line air gap
management system on 3D visualization scene
transmission line point model
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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