(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210238908.0 (22)申请日 2022.03.11 (71)申请人 天津四维向量科技有限公司 地址 300480 天津市滨 海新区生态城动漫 中路126号动漫大厦C区二层209 （天津 好邦商务秘书有限公司托管第2060 号） (72)发明人 王河生　 (74)专利代理 机构 安徽顺超知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 34120 专利代理师 连慧 (51)Int.Cl. G06V 20/64(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/30(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 一种用于电力线缆识别和重建的点云处理 方法 (57)摘要 本发明涉及电缆识别技术领域， 公开了一种 用于电力线缆识别和重建的点云处理方法， 包 括： 读取点 云数据： 读取深度相机、 激光雷达的点 云数据和双目相机的三维坐标点 云数据； 累计多 帧点云： 对点云进行多帧累计， 以减小点云缺失 和稀疏对最终处理结果的影响； 作业指令： 发布 对具体线缆进行操作的作业命令； 裁剪点云： 对 场景裁剪， 从场景中裁剪出待作业的线缆以及其 周围的小范围区域。 本发明在带电作业领域表现 优异， 相比于其他领域的或具有一定通用性的点 云处理方法， 本方法对线缆识别的精度更高， 且 经测试后准确率可稳定保持在90％以上。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114821571 A 2022.07.29 CN 114821571 A 1.一种用于电力线缆识别和重建的点云处 理方法， 其特 征在于： 包括： 读取点云数据： 读取深度相机、 激光雷达的点云数据和双目相机的三维坐标点云数据； 累计多帧点云： 对点云进行多帧累计， 以减小点云缺失和稀疏对最终处 理结果的影响； 作业指令： 发布对具体线缆进行操作的作业命令； 裁剪点云： 对场景裁 剪， 从场景中裁 剪出待作业的线缆以及其周围的小范围区域； 点云降采样： 将繁多的(密集)点云数据体素格网化， 以对点云进行初步滤波， 降低数据 量， 提高算法处 理速度； 点云聚类、 分割： 将线缆与周围散乱的噪声分割开 来； 点云滤波： 去除孤立 点， 对点云进行进一 步的滤波处 理； 点云颜色滤波： 结合线缆 点云纹理和颜色特 征， 对点云进行最后一 步的滤波； 点云拟合： 对滤波后的点进行直线或曲线拟合， 并得到线缆 点云的重建后的点 坐标。 2.根据权利要求1所述的一种用于电力线缆识别和重建的点云处理方法， 其特征在于： 点云降采样的具体步骤为： 步骤1.1： 搜索 所有点云的坐标， 找出X、 Y、 Z方向的最大值， 并以此建立囊括所有点云的 大立方体 体素栅格； 步骤1.2： 判断， 若大立方体栅格的边长大于预设边长， 则延X、 Y、 Z方向划分若干小体素 栅格,直至所有的体素栅格边长均小于等于预设边长； 步骤1.3： 当所有体素栅格的边长均小于等于预设边长时， 计算每个体素栅格的重心， 最终得到该体素栅格的重心坐标； 步骤1.4： 计算体素栅格 内所有点与重心之间的距离， 后续处理中即以该点代替该体素 栅格内所有点。 3.根据权利要求1所述的一种用于电力线缆识别和重建的点云处理方法， 其特征在于： 所述点云聚类、 分割的具体步骤为： 步骤2.1： 将经过裁剪的点云数据设为初始点集， 并用初始点集中数据构建KD_TREE数 据结构； 步骤2.2： 设置所有点的下 标； 步骤2.3： 声明两个vector容器， 一个用于存储点的下标， 另一个用于存储两点之间的 距离； 步骤2.4： 随机选取初始点集中的一点作为定点， 并分别计算其他所有点与该定点的距 离； 步骤2.5： 计算 步骤2.4中所有点与定点距离的平均值， 将该值的1/4作为预设阈值； 步骤2.6： 对初始点集中所有 的点进行查询， 若该点到定点的距离小于预设阈值， 则将 该点存入目标点集， 同时将该点下标和该点到定点的距离分别存入两个vector容器内， 并 将该点标记为已搜索； 步骤2.7： 判断目标点集中点是否均被标记为已搜索， 若是则执行步骤2.10， 若否则执 行步骤2.8； 步骤2.8： 将标记为已搜索的点在相应vector容器中的距离值修改为0， 并按照距离是 否为0对目标点 集中点进行归类； 步骤2.9： 将用于存储两点之间的距离的vector容器中最大距离值对应的点设为新的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821571 A 2定点， 返回执 行步骤2.5， 同时， 容器和下 标重新声明； 步骤2.10： 判断初始点集中是否所有的点均被标记为已搜索， 若是则完成聚类分割， 若 否则将所有未被标记为已搜索的点归类为新的点集， 在点集中选取新的定点， 并返回执行 步骤2.5； 步骤2.11： 点云分割流程完成后， 可以得到若干个点云聚类子集， 根据预设算法对每个 子集求包围盒， 然后根据线缆的几何特 征对包围盒进行 取舍。 4.根据权利要求1所述的一种用于电力线缆识别和重建的点云处理方法， 其特征在于： 所述点云滤波的具体步骤为： 步骤3.1： 计算 点云中所有点之间的距离； 步骤3.2： 计算所有点之间距离的均值和标准差； 步骤3.3： 计算 点云数据的全局距离阈值； 步骤3.4： 计算某一点与其邻域内其他所有点的距离的平均值， 若该平均值大于点云数 据的全局距离阈值， 则判定该点为孤立离群点并从点云中去掉该点； 若若该平均值小于点 云数据的全局距离阈值， 则保留该点， 并对该点做出 标记； 步骤3.5： 若点云中所剩点均为被标记的点， 则点云滤波完成。 5.根据权利要求1所述的一种用于电力线缆识别和重建的点云处理方法， 其特征在于： 所述点云颜色滤波的具体步骤为： 采用激光雷达和RGB相机， 雷达点云数据所在世界坐标系中的点与RGB相机所在相机坐 标系的点可通过转换矩阵一一对应， 从而将 像素坐标系中RGB图像每一像素点的RGB值赋值 给世界坐标系中点云数据中对应的点； 将点云数据及其对应的RGB值与电力线缆图片进行纹理和特征匹配， 若最终计算得到 的匹配误差在误差阈值内则保留点云数据， 否则删除该点云数据， 以此来实现点云的颜色 滤波。 6.根据权利要求1所述的一种用于电力线缆识别和重建的点云处理方法， 其特征在于： 所述点云拟合的具体步骤为： 若在识别的范围内线缆的几何特征接近于直线， 则拟合时采用直线拟合算法， 若在识 别范围内线缆的几何特 征为曲线(非直线)， 则拟合时采用曲线拟合。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821571 A 3