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一种基于时序LiDAR点云数据的电力线提取方法及系统

本发明涉及电力线的监测技术领域，具体涉及一种基于时序LiDAR点云数据的电力线提取方法及系统，该方法获取电力线的点云数据，并对采集的点云数据进行数据预处理和数据增强；采用深度学习网络模型的特征提取模块，通过其多层次的局部和全局特征提取网络，能够从每一帧点云中提取电力线的几何特征；结合时序信息和深度学习模型的输出，使用语义分割方法提取电力线的空间区域；并通过电力线候选区域的建立，分析时序点云的动态变化，定位电力线的位置和形态；采用几何重建方法对提取出的电力线进行精细重建，修复电力线缺失部分。本申请通过时序LiDAR点云数据的深度学习方法进行电力线提取，实现了对电力线动态变化的精准捕捉。

❖南京电力设计研究院有限公司; 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司陶欣; 王昊; 顾承阳; 杨莲; 李加正; 茅嘉毅; 范宏俊; 唐自晶; 许洪华§ 2/10 청구항G06V 20/52 (2022.01), G06V 20/70 (2022.01), G06V 10/26 (2022.01) +1613

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一种基于时序LiDAR点云数据的电力线提取方法及系统