[发明专利]一种变电站的检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种变电站的检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将变电站的原始点云数据中的部分点替换为参考点云数据中的部分点，获得样本点云数据；确定具有多层语义模型的点云分割网络；将样本点云数据输入点云分割网络中、识别样本点云数据在变电站中的语义；依据样本点云数据的语义训练点云分割网络；若完成训练，则将变电站的目标点云数据输入点云分割网络中、识别目标点云数据在变电站中的语义。对原始点云数据进行增强，提高样本数量，从而提高训练点云分割网络的性能，并且，点云分割网络基于层级的语义模型，能够扩大点云分割网络对点的接受域，有效地获取点的远端上下文关系，提高了点云分割网络的精确度和稳定性。

技术领域

本发明涉及电网的技术领域，尤其涉及一种变电站的检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在电力系统中，变电站是电能传输和转换的重要节点，变电站中设备众多、复杂多样，且带电部位存在电压高、电流大等危险因素，为了保障变电站的安全运行，目前通常往往会使用雷达等传感器对变电站扫描点云数据，将点云数据输入神经网络中识别变电站中各个设备的语义，从而分辨出变电站中各个设备的带电部位。

但是，一个地区拥有的变电站数量有限，而点云数据的标注是较为复杂和繁琐的工作，导致变电站的点云数据的样本数量较少，影响训练神经网络的性能，此外，由于变电站的设备规模较大，而分割点云数据时通常考虑的是点与其周围局部区域之间的关系，影响神经网络的理解能力，导致语义识别的精确度较低。

发明内容

本发明提供了一种变电站的检测方法、装置、设备及存储介质，以解决如何提高使用点云数据识别变电站的语义的精确度的问题。

根据本发明的一方面，提供了一种变电站的检测方法，包括：

将变电站的原始点云数据中的部分点替换为参考点云数据中的部分点，获得样本点云数据；

确定具有多层语义模型Transformer的点云分割网络；

将所述样本点云数据输入所述点云分割网络中、识别所述样本点云数据在所述变电站中的语义；

依据所述样本点云数据的语义训练所述点云分割网络；

若完成训练，则将变电站的目标点云数据输入所述点云分割网络中、识别所述目标点云数据在所述变电站中的语义。

可选地，所述将变电站的原始点云数据中的部分点替换为参考点云数据中的部分点，获得样本点云数据，包括：

对变电站的原始点云数据进行归一化处理，以使所述原始点云数据的坐标统一为一个坐标原点，所述原始点云数据标注有多种标签；

若完成所述归一化处理，则选择至少一种标签为目标标签；

在所述原始点云数据擦除部分属于所述目标标签的点；

从参考点云数据中筛选出部分属于所述目标标签的点；

将从所述参考点云数据筛选出的所述点添加至擦除剩余的所述原始点云数据中，获得样本点云数据。

可选地，所述在所述原始点云数据擦除部分属于所述目标标签的点，包括：

确定第一比例；

在所述原始点云数据随机擦除占比为第一比例的、且属于所述目标标签的点。

可选地，所述从参考点云数据中筛选出部分属于所述目标标签的点，包括：

确定第二比例；

从参考点云数据中随机筛选占比为所述第二比例的、且属于所述目标标签的点。

可选地，所述点云分割网络包括点云核心点卷积层与八层语义模型Transformer；