[发明专利]户外光电设备调控选取方法、装置、设备

权利要求书

1.一种基于AR与AI的户外光电设备调控选取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标区域的区域空间图像集合及区域空间位置信息；

提取所述区域空间图像集合中的区域图像特征，并基于所述区域图像特征构建匹配特征决策树，对所述匹配特征决策树中各节点的像素点进行k-means聚类，得到预设个数的聚类集合，重复对所述聚类集合进行k-means聚类，直至聚类次数满足预设的聚类阈值，得到聚类结果，并基于TF-IDF算法计算所述聚类结果中特征的权重，基于所述权重及所述聚类结果构建词袋树模型，汇总所述词袋树模型、所述匹配特征决策树及所述区域空间位置信息得到增强特征匹配库；

获取目标户外光电设备的设备运行图像集合，基于所述设备运行图像集合对所述目标户外光电设备进行空间建模，得到光电设备模型；

获取所述目标区域的实时视频流，基于联合匹配算法对所述实时视频流及增强特征匹配库进行空间特征匹配，匹配成功后得到所述目标区域的AR建模空间，将所述光电设备模型导入至所述AR建模空间；

接收用户输入的光电设备调整指令，利用所述光电设备调整指令调整所述AR建模空间中的光电设备模型，得到调整光电设备模型集合；

利用通过所述设备运行图像集合及历史户外光电设备运行图像集合训练的设备运行识别模型计算所述调整光电设备模型集合中各模型的运行稳定性值，以及根据所述调整光电设备模型集合中各模型的设备倾角计算各模型的设备稳定性值，并根据所述运行稳定性值及所述设备稳定性值从所述调整光电设备模型集合选取稳定性最高的模型作为标准光电设备。

2.如权利要求1中所述的户外光电设备调控选取方法，其特征在于，所述提取所述区域空间图像集合中的区域图像特征，并基于所述区域图像特征构建匹配特征决策树，包括：

遍历所述区域空间图像集合中图像的像素点，并以遍历到的像素点为中心像素点，汇总所述中心像素点及所述中心像素点附近预设范围的边缘像素点为像素点子集合；

基于预设的状态公式确定所述像素点子集合中边缘像素点的边缘状态，并基于所述边缘状态计算分裂节点；

将所述分裂节点作为中心像素点，并返回所述汇总所述中心像素点及所述中心像素点附近预设范围的边缘像素点为像素点子集合的步骤，进行迭代分裂，得到像素决策树；

利用预设的决策损失函数计算所述像素决策树的损失值，直至所述损失值小于或等于预设的损失阈值时，停止迭代，得到所述匹配特征决策树。

3.如权利要求1所述的户外光电设备调控选取方法，其特征在于，所述基于所述设备运行图像集合对所述目标户外光电设备进行空间建模，得到光电设备模型，包括：

获取所述目标户外光电设备的原始三维模型及替换结构模型，并利用预设的建模引擎基于所述设备运行图像集合构建设备运行坐标；

获取所述原始三维模型及替换结构模型的顶点坐标，利用所述顶点坐标及所述设备运行坐标生成设备图元；

对所述设备图元进行光栅化处理及几何转化处理，得到所述光电设备模型。

4.如权利要求1所述的户外光电设备调控选取方法，其特征在于，所述获取所述目标区域的实时视频流，基于联合匹配算法对所述实时视频流及增强特征匹配库进行空间特征匹配，匹配成功后得到所述目标区域的AR建模空间，包括：

利用预设的AR设备获取所述目标区域的实时位置信息及实时视频流；

利用所述实时位置信息及所述区域空间位置信息进行定位；

在定位成功时，逐帧读取所述实时视频流中的实时图像，利用所述匹配特征决策树提取所述实时图像中的图像特征，并基于所述图像特征构建查询词袋模型；

对所述查询词袋模型中的图像特征及所述词袋树模型中的图像特征进行特征匹配，基于GMS算法对特征匹配结果进行初始特征筛选，得到原始特征匹配结果，基于RANSAC算法对所述原始特征匹配结果进行外点删除，得到标准特征匹配结果；

基于所述AR设备构建坐标空间，利用ICP算法在所述坐标空间中对所述标准特征匹配结果进行位姿配准，得到所述AR建模空间。