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龙图腾网获悉华雁智能科技(集团)股份有限公司申请的专利一种电力线模型的建立方法和建立装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114494725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210083741.5，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种电力线模型的建立方法和建立装置是由王志峰;徐阳俊;陈明芽;毛登峰设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力线模型的建立方法和建立装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种电力线模型的建立方法和建立装置，所述建立方法包括：获取目标区域的激光点云数据；使用预先训练好的PointNet++神经网络模型对目标区域的激光点云数据执行人工智能相关的运算，以得到分割好的目标区域的激光点云数据；从所述分割好的目标区域的激光点云数据中，提取出所述目标区域的电力线激光点云数据；对所述电力线激光点云数据进行拟合处理，以得到所述目标区域的电力线模型。通过所述建立方法和建立装置，能够通过多尺度提取局部特征，从而使得PointNet++神经网络模型在获取深层特征的同时也能关注更多的细节，使得提取出的电力线激光点云数据具有较高的细粒度与泛化性。

本发明授权一种电力线模型的建立方法和建立装置在权利要求书中公布了：1.一种电力线模型的建立方法，其特征在于，所述建立方法包括： 获取目标区域的激光点云数据； 使用预先训练好的PointNet++神经网络模型对目标区域的激光点云数据执行人工智能相关的运算，以得到分割好的目标区域的激光点云数据； 从所述分割好的目标区域的激光点云数据中，提取出所述目标区域的电力线激光点云数据； 对所述电力线激光点云数据进行拟合处理，以得到所述目标区域的电力线模型； 所述PointNet++神经网络模型通过以下方式训练而被得到： 获取多个被设置标签的样本激光点云数据集合；所述标签的类别包括电线、杆塔和高植被中的一个或多个的组合； 利用获取的多个被设置标签的样本激光点云数据集合，通过交叉熵损失函数训练原始PointNet++神经网络模型，以得到训练好的PointNet++神经网络模型； 所述多个被设置标签的样本激光点云数据集合通过以下方式被获取： 获取多个原始样本激光点云数据集合； 对所述多个原始样本激光点云数据集合进行预处理，得到多个样本激光点云数据集合； 将所述多个样本激光点云数据集合设置标签，以得到多个被设置标签的样本激光点云数据集合； 所述利用获取的多个被设置标签的样本激光点云数据集合，通过交叉熵损失函数训练原始PointNet++神经网络模型，以得到训练好的PointNet++神经网络模型，包括： 针对每个样本激光点云数据集合，获取该样本激光点云数据集合中每个样本激光点云数据的浅层特征；其中，所述浅层特征为高程特征； 针对每个样本激光点云数据集合，获取该样本激光点云数据集合中每个样本激光点云数据的深层特征； 针对每个样本激光点云数据集合中的每个样本激光点云数据，将该样本激光点云数据对应的浅层特征和深层特征进行特征维度对齐，得到每个样本激光点云数据的融合特征； 基于每个样本激光点云数据的融合特征，确定每个样本激光点云数据集合中的每个样本激光点云数据的语义分割信息和交叉熵损失函数的损失值；其中，语义分割信息用于表示每个样本激光点云数据的标签； 当所述交叉熵损失函数的损失值逐渐收敛，确定得到训练好的PointNet++神经网络模型。

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