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文档简介
本说明书实施例公开了一种基于输电通道取预先采集输电通道的初始二维图像和三维点输电通道的实时二维图像在实时二维图像中确的指定特征点与初始二维图像中的指定特征点时更新二维图像与高精度三维空间场景的映射2获取预先采集输电通道的初始二维图像和三维点云数据,并采集所述输电通道的实时二维图像,并在所述实时二维图像中确定将所述实时二维图像中的所述指定特征点与所述初始二维图像中的指定特征点进行若所述初始二维图像与所述实时二维图像中相同特征点的位置偏差值超过预设阈值,其中,所述第一映射关系表示所述初始二维图像和所述三维点云数据之间的映射关若所述实时二维图像中存在隐患目标,根据所述第二映射关系将所述实时二维图像划分为多个目标区域,每个目标区域的大小根据所述实时二维图像中多个目标区域的目标特征与所述第一指定特征点区域中的根据人工选点标定机制,将所述初始二维图像数据和所述三维点根据所述特征点对确定监拍设备的内部参数和外部参数,并将所述通过监拍设备采集所述输电通道的所述初始二维图像,根据指定标定方法根据所述特征点对在所述三维点云数据和所述初始二维图像数据根据所述内部参数和外部参数确定出所述三维点云数据与所述初始二维图像之间的根据所述空间坐标转换关系,确定所述初始二维图像和所述三维点3获取所述特征点对在所述三维点云数据中的三维点云坐标,并根据所述指定特征点的所述三维点云坐标和所述像素坐标,确确定所述初始二维图像中所述指定特征点的像素位置,并确定根据所述初始二维图像中所述指定特征点的像素位置和所述实时二维图像中相同位计算所述实时二维图像中所有指定特征点与所述初始二维图像中的指定特征点的像若存在特征点的像素差值高于预设的偏差阈值,或,所述像若所述初始二维图像与所述实时二维图像中相同特征点的位置偏差值在预设阈值内,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-7中任意一项权利要求所述的9.一种非易失性计算机存储介质,存储有计算机获取预先采集输电通道的初始二维图像和三维点云数据,并4采集所述输电通道的实时二维图像,并在所述实时二维图像中确定将所述实时二维图像中的所述指定特征点与所述初始二维图像中的指定特征点进行若所述初始二维图像与所述实时二维图像中相同特征点的位置偏差值超过预设阈值,其中,所述第一映射关系表示所述初始二维图像和所述三维点云数据之间的映射关若所述实时二维图像中存在隐患目标,根据所述第二映射关系将所述实时二维图像划分为多个目标区域,每个目标区域的大小根据所述实时二维图像中多个目标区域的目标特征与所述第一指定特征点区域中的5[0001]本说明书涉及电力技术领域,尤其涉及一种基于输电通道的隐患目标确定方法、精准识别。位置对应的特征点组成特征点对;根据所述特征点对确定监拍设备的内部参数和外部参6调整所述三维点云数据的视角;获取所述特征点对在所述三维点云数据中的三维点云坐以所述初始二维图像中的所述指定特征点为中心,选取指定区域作为第一指定特征点区值作为所述初始二维图像与所述实时二维图像中相同特征点的定所述初始二维图像与所述实时二维图像中相同特征点的位置偏差值7[0022]图1为本说明书实施例提供的一种基于输电通道的隐患目标确定方法流程示意[0026]图5为本说明书实施例提供的一种三维激光点云与单目视觉图像融合的动态自适[0027]图6为本说明书实施例提供的一种基于输电通道的隐患目标确定设备的结构示意8的标定方法利用金属球作为标定物进行单目相机与毫米波雷达的外参标定方法以及依赖9特征点在三维点云数据中的三维点云坐标,并确定出特征点在初始二维图像中的像素坐[0046]在本说明书的一个实施例中,通过监拍设备实时拍摄输电通道的实时二维图域,采用ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)或其他算法提取各区域内的目标特征,像划分为多个50*50的区域,根据各个区域内采用ORB或其他算法提取各区域内的目标特杆塔顶点的像素位置为第一位置,实时二维图像中输电杆塔顶点的像素位置作为第二位[0054]需要说明的是,第一映射关系表示初始二维图像和三维点云数据之间的映射关初始二维图像与三维点云数据之间的映射关系已经不能反映真实的输电通道的三维场景[0060]图5为本说明书提供的三维激光点云与单目视觉图像融合的动态自适应标定方法[0064]本说明书实施例还提供一种基于输电通道的隐患目标确定设备,如图6所示,包[0065]本说明书实施例还提供一种非易失性计算机存储介质,存储有计算机可执行指指定特征点进行位置对比,确定初始二维图像与实时二维图像中相同特征点的位置偏差云数据之间的映射关系,第二映射关系表示实时二维图像和三维点云数据之间的映射关[0067]上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围
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