数据处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着电力系统规模的不断扩大，电网结构日趋复杂，人工巡检已不能满足巡检的需要。与传统的人工检测方式相比，无人机检测不仅降低了检测成本，而且可以高效、安全的完成检测任务。但无人机检测的方式还存在检测精度不足的问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本技术实施例致力于提供一种能够提高电网检测精度的方法，以解决检测精度不足的问题。
4.第一方面，提供了一种数据处理方法，包括：
5.获取点云数据，所述点云数据包括多个目标对象的点云和所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云；
6.基于所述连接线的走向，将所述多个目标对象分为至少一个对象集合，其中，所述至少一个对象集合中每个对象集合中的连接线走向基本相同；以及
7.根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理，得到所述多个连接线的完整点云。
8.在一个实施例中，在根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理之前，所述方法还包括：
9.根据所述多个目标对象的相对位置将所述多个对象集合中的目标对象分为多个对象组；以及
10.根据所述多个对象组中的每个对象组内的多个连接线的点云的相似性，相互补充所述多个连接线的点云缺失的片段。
11.在一个实施例中，所述根据所述目标对象的相对位置将所述多个对象集合中的目标对象分为多个对象组包括：
12.若所述多个目标对象中两个相邻目标对象之间的距离小于预定值，且所述两个相邻目标对象之间存在连接线的点云的片段，将所述两个相邻的目标对象确定为一个对象组。
13.在一个实施例中，所述根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理，包括：
14.根据所述对象集合中不同对象组中的多个连接线的点云之间的相似性，相互补充各对象组中的多个连接线的点云缺失的片段；以及
15.根据抛物线拟合算法对所述多个连接线的点云进行补全处理。
16.在一个实施例中，所述根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所
述多个连接线的点云进行补全处理还包括：
17.若所述多个目标对象的两个相邻目标对象之间不存在点云，确定相对位置关系与所述两个相邻目标对象相似的相似对象组，将所述相似对象组之间的完整的点云匹配到不存在点云的所述两个相邻目标对象之间。
18.在一个实施例中，还包括：
19.根据所述对象集合内的各所述完整点云的曲率的相似性优化所述完整点云。
20.在一个实施例中，所述获取点云数据包括：
21.获取图像数据，所述图像数据包括所述多个目标对象和所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的图像；
22.根据所述图像数据生成所述点云数据；
23.确定所述点云数据中所述多个目标对象的点云，并确定所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云。
24.在一个实施例中，所述确定所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云，包括：
25.利用流形降维和聚类算法对所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云进行分层，以区分所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云。
26.在一个实施例中，所述图像数据为无人机采集的数据，所述目标对象为图像中的线杆或者线塔，所述连接线为电线。
27.在一个实施例中，所述基于所述连接线的走向，将所述多个目标对象分为至少一个对象集合，具体为：
28.在所述点云数据的投影平面的投影中，将相邻所述目标对象之间的连接线的斜率相似，且各所述连接线基本在同一直线中的多个目标对象分为一个对象集合。
29.第二方面，提供了一种数据处理装置，包括：
30.获取单元，用于获取点云数据，所述点云数据包括多个目标对象的点云和所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云；
31.划分单元，用于基于所述连接线的走向，将所述多个目标对象分为至少一个对象集合，其中，，所述至少一个对象集合中每个对象集合中的连接线走向基本相同；以及
32.确定单元，用于根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理，得到所述多个连接线的完整点云。
33.第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器可执行所述计算机程序以实现上述实施例所述的方法。
34.第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例所述的方法。
35.本技术提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取点云数据，所述点云数据包括多个目标对象的点云和所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云；基于所述连接线的走向，将所述多个目标对象分为至少一个对象集合，其中，所述至少一个对象集合中每个对象集合中的连接线走向基本相同；以及根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理所述
多个在本技术实施例中，根据对象集合中多个连接线的点云的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理，由此，能够在连接线的点云部分缺失的情况下补齐缺失的点云，从而能够提高电网检测的精度。
附图说明
36.图1所示为本技术一实施例提供的数据处理方法的流程示意图；
37.图2所示为本技术一实施例提供的连接线的点云在第一投影平面的投影的示意图；
38.图3所示为本技术一实施例提供的连接线的点云在第二投影平面的投影的示意图；
39.图4所示为本技术一实施例提供的连接线的点云经过聚类后的在投影平面的投影的示意图；
40.图5所示为本技术一实施例提供的数据处理方法中划分对象集合的示意图；
41.图6所示为本技术一实施例提供的数据处理方法中确定完整点云的流程示意图；
42.图7所示为本技术一实施例提供的数据处理方法中连接线的点云相互补充的过程示意图；
43.图8所示为本技术另一实施例提供的数据处理方法的流程示意图；
44.图9所示为本技术另一实施例提供的获取数据点云的流程示意图；
45.图10所示为本技术另一实施例提供的连接线的点云相互补充的过程示意图；
46.图11所示为本技术另一实施例提供的数据处理方法的流程示意图；
47.图12所示为本技术另一实施例提供的数据处理装置的结构示意图；
48.图13所示为本技术另一实施例提供的数据处理装置的结构示意图；
49.图14所示为本技术另一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
50.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
51.在一个对比例中，通过无人机，搭载数据采集装置获取电网图像。具体地，通过无人机中的雷达获取点云，进行点云分类提取到电线点云，根据电线高度极值点将其分段，再分层提取单独电线点云，以实现电线矢量化。其中，雷达包括但不限于激光雷达(light detection and ranging，lidar)，毫米波雷达(millimeter-wave radar，mwr)。
52.然而，对比例中的方法对于电线点云的精度与完整度要求较高，电线点云残缺较多时无法准确分段或者分层电线，噪声较多时电线拟合精度受影响。
53.为了解决上述技术问题，本技术一实施例提供了一种数据处理方法，以提高电网检测精度。在本技术的技术方案中，从原始点云数据中根据电线走向将多个目标对象划分为不同的对象集合，根据对象集合中电线形状的相似性对点云数据中缺失的点云进行补齐，以得到完整的电线矢量。
54.应理解，在以下实施例中，以点云数据通过无人机中的数据采集装置获取进行举例进行说明。但在其他可选的实现方式中，点云数据也可以是不同类型的设备(例如飞机以及汽车等移动设备)获取。
55.下面先介绍下本技术实施例中的名词解释：
[0056]“点云数据”是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合，点云数据除了代表的几何位置信息之外，还可以表示一个点的rgb(red-green-blue，三原色)颜色，灰度值，深度，分割结果等。该点云数据展现的形式相当于一个3d样本数据。本技术中的点云数据是以rgb相机所采集到的数据为例进行的描述。每一个点包含有三维点的坐标，以及相应三维点的属性信息，如红绿蓝(rgb)颜色信息。点云数据可以是6分量点(x，y，z，r，g，b)或等效地(x，y，z，y，u，v)的集合，其中(x，y，z)定义点在三维空间中的空间位置，而(r，g，b)或(y，u，v)定义该点的颜色。
[0057]“目标对象”是指电网中的电塔或者电杆等设施。
[0058]“连接线”是指电网中的电线。
[0059]“电网检测精度”是指检测到的电网中电塔、电杆以及电线等结构的检测到的坐标和实际的电网中电塔、电杆以及电线等结构的坐标的偏差的大小。偏差越小，说明检测精度越高，获取的检测值越能反映出电网的实际状态。
[0060]
下面将结合具体实施例来描述本技术实施例的技术方案。
[0061]
图1所示为本技术一实施例提供的数据处理方法的流程示意图。所述数据处理方法由数据处理装置执行，以实现对无人机的相机采集的图像数据的处理。其中，所述数据处理装置可以是包括控制电路的芯片或者处理器等等。所述芯片或者处理器可以设置在无人机、移动终端或者服务器中。应理解，图1示出的方法包括步骤s110、步骤s120以及步骤s130，但这些步骤或操作仅是示例，本技术实施例还可以执行其他操作或者图1中所示方法的各个操作的变形，或者，并不是所有步骤都需要执行，或者，这些步骤可以按照其他顺序执行。
[0062]
如图1所示，该数据处理方法包括如下步骤：
[0063]
步骤s110：获取点云数据。所述点云数据中包括多个目标对象点云和多个连接线的点云。
[0064]
步骤s120：基于所述连接线的走向，将所述多个目标对象分为至少一个对象集合。其中，所述至少一个对象集合中每个对象集合中的连接线走向基本相同。
[0065]
步骤s130：根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理。在步骤s110中，获取点云数据。所述点云数据包括多个目标对象的点云和所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云。
[0066]
在一个实现方式中，数据处理装置和无人机通信连接，以获取无人机中的数据采集装置采集到的点云数据。无人机将数据采集装置获取到的原始点云数据进行处理。无人机中的通信装置将处理后的点云数据发送给数据处理装置。
[0067]
在另一个实现方式中，无人机将数据采集装置采集到的原始点云数据发送给服务器，在服务器中，对原始点云数据进行处理，再由服务器与数据处理装置通信连接，将包括目标对象的点云和连接线的点云的数据发送给数据处理装置。
[0068]
在本实施例中，通过无人机航拍的方式获取到点云数据，数据采集装置为深度相
机，具体可以是红绿蓝(rgb)相机，rgb相机是一种三维深度相机，即可以测量目标与相机之间的距离的相机，点云数据为以r(红)、g(绿)和b(蓝)三种颜色各自的强度值来表示的环境图像。图2所示为本技术一实施例提供的连接线的点云在第一投影平面的投影的示意图。图3所示为本技术一实施例提供的连接线的点云在第二投影平面的投影的示意图。图4所示为本技术一实施例提供的连接线的点云经过聚类后在第二投影平面的投影的示意图。如图2和图3所示，将初始点云数据经过降维算法处理后，得到本实施例所述点云数据在第一投影平面(xoy平面)和第二投影平面(yoz平面)的投影。其中，第一投影平面为与连接线所在平面基本垂直的平面。在本实施例中，第一投影平面为水平面，第二投影平面与水平面以及连接线所在的平面垂直。再运用k-means聚类算法对投影点进行聚类，对电线点云分层，得到图4所示多个连接线的点云。由于电线本身比较细小且背景复杂，故连接线的点云数据比较不完整，需要对连接线的点云进行补全。
[0069]
在本实施例中数据采集装置为深度相机，与对比例中采用激光雷达获取点云数据相比，深度相机的成本低，技术相对成熟，能够降低成本。
[0070]
在其他可选的实现方式中，数据采集装置可以包括如下至少一种：rgb相机、单目摄像头、双目摄像头以及tof(time-of-flight)相机等。
[0071]
在步骤s120中，基于所述连接线的走向，将所述多个目标对象分为至少一个对象集合。其中，所述至少一个对象集合中每个对象集合中的连接线走向基本相同。
[0072]
连接线走向基本相同具体可以是连接线在水平的第一投影平面(xoy平面)的投影与第一投影平面中的坐标轴x射线的夹角基本相同。也就是说，各相邻两个目标对象之间的连接线在第一投影平面的投影和坐标轴x射线之间的夹角的绝对差值小于预定角度。例如，所述预定角度为3
°
，当一个连接线的投影和坐标轴x射线的夹角为30
°
，另一个连接线的投影与坐标轴x的夹角为32
°
，两个连接线分别和坐标轴x射线之间的夹角的绝对差值为2
°
，小于预定角度，可以认为两个连接线的走向基本相同。应理解，所述预定角度可以根据需要适应性调整。
[0073]
所述基于所述连接线的走向，将所述多个目标对象分为至少一个对象集合，具体为在所述点云数据的投影平面的投影中，将相邻所述目标对象之间的连接线的斜率相似，且各所述连接线基本在同一直线中的多个目标对象分为一个对象集合。也就是说，在同一对象集合中的多个目标对象基本在同一直线上。在一实现方式中，也可以根据相邻目标对象连线的斜率的相似度来将多个目标对象分成多个目标对象集合，每个对象集合中，相邻两个目标对象的连线的斜率的差的绝对值小于预定阈值，例如，所述预定阈值为0.1。也就是说，各相邻两个目标对象之间的连接线之间的夹角小于预定角度，例如，所述预定角度为5
°
。
[0074]
图5所示为本技术一实施例提供的数据处理方法中划分对象集合的示意图。图5中包括目标对象在投影平面的投影示意图，所述投影平面为水平面。在本实施例中，目标对象包括电塔和电杆，图中方块和圆分别代表电塔和电杆。多个目标对象分为走向不同的对象集合a和对象集合b。其中，目标对象a1、a2和a3的走向相似，也就是说，目标对象a1和a2之间的连线以及a2和a3之间的连线的斜率相近。目标对象a1、a2和a3组成目标对象集合a。目标对象b1、b2、b3和b4的走向相似，目标对象b1、b2、b3和b4组成目标对象集合b。其中，目标对象a1和目标对象b1为同一目标对象。可以分别位于两个目标对象集合中。
[0075]
在步骤s130中，根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理。以得到所述多个连接线的完整点云。其中，所述完整的线点云的为连接不同的所述目标对象的连线。
[0076]
图6所示为本技术一实施例提供的数据处理方法中确定完整点云的流程示意图。如图6所示，根据所述对象集合中各连接线的点云的相似性确定多条完整的线点云包括如下步骤：
[0077]
步骤s131：根据所述对象集合中不同对象组中的多个连接线的点云之间的相似性，相互补充各对象组中的多个连接线的点云缺失的片段。
[0078]
步骤s132：根据抛物线拟合算法对所述多个连接线的点云进行补全处理。
[0079]
在步骤s131中，根据所述对象集合中不同对象组中的多个连接线的点云之间的相似性，相互补充各对象组中的多个连接线的点云缺失的片段。
[0080]
同一对象集合中的目标对象的距离相似，且目标对象之间的电线挂接在结构相似的电线杆或电塔上，故而同一对象集合内的各电线形状具有相似性。根据该相似性，每组内每条电连接线的点云之间相互补全。
[0081]
图7所示为本技术一实施例中连接线的点云相互补充的过程示意图。如图7所示，目标对象b2和b3之间有连接线的点云cd。目标对象b2和b3之间没有完整的线点云连接。目标对象b3和b4之间有连接线的点云ef。目标对象b3和b4之间没有完整的线点云连接。由于每组内的每条电连接线的点云之间都具有相似性，可以根据与缺失部分位置相似的连接线的点云gf来补齐目标对象b2、b3之间缺失的连接线的点云，以形成连接目标对象b2、b3的完整的线点云。具体来说，可以将连接线的点云gf移动到目标对象b2和b3之间，且使得cd的端点d和gf的端点g连接。根据相似的方法补齐目标对象b3和b4之间的线点云。
[0082]
应理解，本技术仅以补充目标对象之间的一连接线的点云为例进行说明，对于其他连接线的点云都可以用上述方法补齐。
[0083]
应理解，本技术实施例中以相邻两个目标对象之间连接两条电线为例来说明本技术的补全电线点云的方法。在其他实施例中，相邻的两个目标对象之间也可以连接一条、三条以及多条电线，在此不做限制。
[0084]
在步骤s132中，根据抛物线拟合算法对所述多个连接线的点云进行补全处理。
[0085]
在一个实现方式中，对所有电线点云数据进行抛物线拟合生成电线矢量数据。抛物线拟合算法如下式所示：
[0086]
z＝ax2 bx c。
[0087]
其中，z代表垂直于水平方向且朝向天空的轴向量，x代表电线的水平延展方向。
[0088]
在本实施例中，根据对象集合中目标对象的相似性来确定多条完整的线点云，能够在点云数据部分缺失的情况下补齐缺失的点云数据，从而能够提高电网检测的精度。
[0089]
本技术另一实施例提供一种数据处理方法。图8所示为本技术另一实施例提供的数据处理方法的流程示意图。如图8所示，所述处理方法包括如下步骤：
[0090]
步骤s810：获取点云数据。所述点云数据包括多个目标对象的点云和所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云。
[0091]
步骤s820：基于所述连接线的走向，将所述多个目标对象分为至少一个对象集合。其中，所述至少一个对象集合中每个对象集合中的连接线走向基本相同。
[0092]
步骤s830：根据所述多个目标对象的相对位置将所述多个对象集合中的目标对象分为多个对象组。
[0093]
步骤s840：根据所述多个对象组中的每个对象组内的多个连接线的点云的相似性，相互补充所述多个连接线的点云缺失的片段。
[0094]
步骤s850：根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理。得到所述多个连接线的完整点云。
[0095]
在步骤s810中，获取点云数据。所述点云数据包括多个目标对象的点云和所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云。
[0096]
图9所示为本技术另一实施例提供的获取数据点云的流程示意图。如图9所示，所述获取点云数据包括如下步骤：
[0097]
步骤s811：获取图像数据。所述图像数据包括目标对象和线的图像。
[0098]
在一个实现方式中，数据处理装置通过与无人机通信连接获取图像数据。所示图像数据由无人机中的数据采集装置获取，并通过无人机中的通信装置发送给数据处理装置。
[0099]
步骤s812：根据所述图像数据生成点云数据。
[0100]
在一个实现方式中，数据处理装置将所述图像数据处理后，生成区域稠密点云数据。点云数据可以采用预定的提取模型从图像数据中提取的多个数据点。所述提取模型可以是视图几何模型，例如nvs算法等。
[0101]
步骤s813：确定所述点云数据中所述多个目标对象的点云，并确定所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云。
[0102]
在一个实现方式中，所述确定所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云，包括利用流形降维和聚类算法对所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云进行分层，以区分所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云。
[0103]
具体地，数据处理装置采用实例分割算法确定所述点云数据中的多个目标对象的点云和多个连接线的点云。根据降维算法得到的电线点云在第一投影平面以及第二投影平面上的投影分布，所述降维算法可以是isomap流形降维算法。所述连接线的点云在第一投影平面和第二投影平面上的投影分布可以分别如图2和图3所示。再根据聚类算法对连接线的点云进行分层，所述聚类算法可以是k-means聚类算法。
[0104]
在步骤s820中，基于所述连接线的走向，将所述多个目标对象分为至少一个对象集合。其中，所述至少一个对象集合中每个对象集合中的连接线走向基本相同。
[0105]
在一个实现方式中，具体方法可以参考步骤s120。
[0106]
在步骤s830中，根据所述多个目标对象的相对位置将所述多个对象集合中的目标对象分为多个对象组。
[0107]
在一个实现方式中，根据所述多个目标对象的相对位置将所述多个对象集合中的目标对象分为多个对象组包括：若两个相邻的目标对象之间的距离小于预定值，且相邻的目标对象之间存在连接线的点云，将两个相邻的目标对象确定为一个对象组。
[0108]
例如，搜索目标对象周围多个最邻近的目标对象，具体可以将距离的预定值设置为200米，也就是说，搜索距离目标对象200米内的其他目标对象。再判断目标对象与邻近的其他对象之间是否有连接线的点云，如果有连接线的点云，则目标对象与其他对象为一组。
一组的两个目标对象上会挂接几条电线，且同一组的两个目标对象上挂接的几条电线的形状相似度比不同组中的电线形状的相似度更高。
[0109]
在另一个实现方式中，在目标对象的点云残缺的情况下，根据所述目标对象的相对位置和电线高度极值点将所述各对象集合中的目标对象分为多个对象组。也就是说，先根据电线高度的极值点，补全目标对象的点云，再根据目标对象相对位置来将目标对象分组。
[0110]
在步骤s840中，根据所述多个对象组中的每个对象组内的多个连接线之间的点云的相似性，相互补充所述多个连接线的点云缺失的片段。
[0111]
图10所示为本技术另一实施例提供的连接线的点云相互补充的过程示意图。如图10所示，对象组中包括连接线的点云cd和连接线的点云ij，连接线的点云cd和连接线的点云基本平行。补充连接线的点云的方法具体包括：首先将连接线的点云投影在xoy平面，具体来说，然后确定连接线的点云ij的端点j在连接线的点云cd上的投影点h；然后计算三维空间中h点和j点之间的向量hj，根据向量hj，将连接线的点云hd补全到连接线的点云ij的端点j。
[0112]
在本实施例中，在根据对象集合中各连接线的点云的相似性来确定完整的线点云前，通过同一组中各连接线的点云的相似性来确定完整的线点云，因为同一组中的连接线的点云的相似性比同一对象集合中连接线的点云的相似性更高，因此，本实施例中先通过同一组中的连接线的点云相互补全，能够提高连接线的点云的准确性。
[0113]
在步骤s850中，根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理，得到所述多个连接线的完整点云。
[0114]
在一个实现方式中，可以参考步骤s130。
[0115]
在另一个实现方式中，若所述多个目标对象的两个相邻目标对象之间不存在点云，确定相对位置关系与所述两个相邻目标对象相似的相似对象组，将所述相似对象组之间的完整的点云匹配到不存在点云的所述两个相邻目标对象之间。
[0116]
具体来说，可以确定不存在连接线的点云的两个相邻目标对象投影在第一投影平面的斜率以及距离，搜索与该斜率和距离相似度最高的已经确定完整线点云的其他两个相邻目标对象，将其他两个相邻目标对象之间的连接线的点云匹配到不存在连接线的点云的两个相邻目标对象之间。也可以直接将两个相邻目标对象的三维坐标点直接代入对象集合中已经拟合好的连接线的抛物线表达式中，将能够与相邻目标对象匹配的完整线点云匹配到不存在连接线的点云的两个相邻的目标对象之间。
[0117]
在本实施例中，在通过对象集合内的连接线的点云来补齐电线前，根据对象组内的连接线的点云来相互补齐缺失的部分，同一个对象组内的两根电线的相似性会高于同一对象集合中的电线的相似性，因此，先通过同一组内相互平行的两个连接线的点云来相互补齐，可以提高电网检测的准确性。
[0118]
本技术另一实施例提供一种数据处理方法。图11所示为本技术另一实施例提供的数据处理方法的流程示意图。所述方法包括如下步骤：
[0119]
步骤s1110：获取点云数据。所述点云数据包括多个目标对象的点云和所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云。
[0120]
步骤s1120：将所述多个目标对象分为至少一个对象集合。其中，在所述点云数据
的投影平面的投影中，所述至少一个对象集合中每个对象集合中的相邻目标对象的连线的斜率相似。
[0121]
步骤s1130：根据所述多个目标对象的相对位置将所述多个对象集合中的目标对象分为多个对象组。
[0122]
步骤s1140：根据所述多个对象组中的每个对象组内的多个连接线之间的点云的相似性，相互补充所述多个连接线的点云缺失的片段。
[0123]
步骤s1150：根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理，得到所述多个连接线的完整点云。
[0124]
步骤s1160：根据所述对象集合内的各所述完整点云的曲率的相似性优化所述完整点云。
[0125]
其中，步骤s1110-步骤s1150均可以参考上述实施例所述的数据处理方法，在此不再赘述。
[0126]
本实施例与上一实施例的区别在于步骤s1160。
[0127]
在步骤s1160中，根据各对象集合内的各所述完整线点云的曲率的相似性优化所述完整线点云。
[0128]
在一个实现方式中，根据对象集合内完整线点云曲率的相似原则全局优化电线矢量。具体根据最小二乘法，对同一对象集合内的完整线点云的曲线进行二次拟合。将同一对象集合中各目标对象之间的电线的曲线设置成拟合后的曲率相同的曲线。在实际的电网中，同一走向的电杆或者电塔之间的电线的曲率基本相同。因此，本实施例中通过二次拟合，能够拟合出和实际的电线曲率更加相近的电线矢量数据。
[0129]
在本实施例中，通过二次拟合，能够提高电线矢量数据的精度，进而，能够进一步提高电网检测的精度。
[0130]
本技术另一实施例提供一种数据处理装置。所述数据处理装置可以设置在无人机中，也可以设置在终端以及服务器中。图12所示为本技术另一实施例提供的数据处理装置的结构示意图。如图12所示，本技术提供的数据处理装置包括：获取单元1210、划分单元1220和确定单元1230。
[0131]
获取单元1210用于获取点云数据，所述点云数据包括多个目标对象的点云和所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云。
[0132]
划分单元1220用于基于所述连接线的走向，将所述多个目标对象分为至少一个对象集合。其中，所述至少一个对象集合中每个对象集合中的连接线走向基本相同。
[0133]
确定单元1230用于根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理，得到所述多个连接线的完整点云。
[0134]
应理解，获取单元1210、划分单元1220和确定单元1230的操作和功能可以参考上述图1至图11提供的数据处理方法，为了避免重复，在此不再赘述。
[0135]
本技术另一实施例提供一种数据处理装置。所述数据处理装置可以设置在无人机中，也可以设置在终端以及服务器中。图13所示为本技术另一实施例提供的数据处理装置的结构示意图。如图13所示，本技术提供的数据处理装置包括：获取单元1310、划分单元1320、分组单元1330、补全单元1340、确定单元1350以及优化单元1360。
[0136]
获取单元1310用于获取点云数据，所述点云数据中包括多个目标对象的点云和多
个连接线的点云。
[0137]
所述获取单元1310包括：获取模块1311，生成模块1312以及第一确定模块1313。
[0138]
获取模块1311用于获取图像数据，所述图像数据包括目标对象和线的图像。
[0139]
生成模块1312用于根据所述图像数据生成点云数据。
[0140]
确定模块1313用于确定所述点云数据中多个目标对象的点云，并确定所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云。
[0141]
所述确定所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云，包括：
[0142]
利用流形降维和聚类算法对所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云进行分层，以区分所述多个目标对象中的相邻目标对象之间的连接线的点云。
[0143]
划分单元1320用于将所述多个目标对象分为至少一个对象集合。其中，在所述点云数据的投影平面的投影中，所述至少一个对象集合中每个对象集合中的相邻目标对象的连线的斜率相似。
[0144]
分组单元1330根据所述多个目标对象的相对位置将所述多个对象集合中的目标对象分为多个对象组
[0145]
分组单元1330包括：
[0146]
分组模块1331，用于若两个相邻的目标对象之间的距离小于预定值，且相邻的目标对象之间存在连接线的点云，将两个相邻的目标对象确定为一个对象组。
[0147]
补全单元1340用于根据各对象组内各连接线的点云的相似性，相互补充各对象组内的多条线点云缺失的片段。
[0148]
确定单元1350用于根据所述对象集合中多个连接线的点云之间的相似性对所述多个连接线的点云进行补全处理，得到所述多个连接线的完整点云。在一个实现方式中，所述确定单元1350包括：补充模块1351和拟合模块1352和匹配模块1353。
[0149]
补充模块1351用于根据所述对象集合中不同所述对象组中的线点云的相似性，相互补充各对象组中的线点云缺失的片段。
[0150]
拟合模块1352用于根据抛物线拟合算法确定完整的线点云。
[0151]
匹配模块1353用于若两个相邻的所述目标对象之间不存在连接线的点云，确定相对位置关系和所述两个相邻的所述目标对象相似的相似对象组，将所述相似对象组之间的完整的线点云匹配到不存在连接线的点云的两个相邻的所述目标对象之间。
[0152]
优化单元1360用于根据各对象集合内的各所述完整线点云的曲率的相似性优化所述完整线点云。
[0153]
应理解，获取单元1310、分组单元1320、补全单元1330、确定单元1340、第一确定单元1350以及优化单元1360的操作和功能可以参考上述图1至图11提供的数据处理方法，为了避免重复，在此不再赘述。
[0154]
图14所示为本技术另一实施例提供的电子设备的结构示意图。下面参考图14来描述根据本技术实施例的电子设备。
[0155]
如图14所示，电子设备140包括一个或多个处理器1401和存储器1402。
[0156]
处理器1401可以是中央处理单元(cpu)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备140中的其他组件以执行期望的功能。
[0157]
存储器1402可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括
各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器1401可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本技术的各个实施例的数据处理方法或者其他期望的功能。
[0158]
在一个实施例中，电子设备140还可以包括：输入装置1403和输出装置1404，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
[0159]
该输入装置1403可以包括例如键盘、鼠标等等。
[0160]
该输出装置1404可以向外部输出各种信息，包括确定出的运动数据等。该输出装置1404可以包括例如显示器、通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
[0161]
当然，为了简化，图14中仅示出了该电子设备140中与本技术有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备140还可以包括任何其他适当的组件。
[0162]
除了上述方法和设备以外，本技术的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书中描述的根据本技术各种实施例的对位方法中的步骤。
[0163]
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
[0164]
此外，本技术的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书根据本技术各种实施例的对位方法中的步骤。
[0165]
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0166]
以上结合具体实施例描述了本技术的基本原理，但是，需要指出的是，在本技术中提及的优点、优势、效果等仅是实施例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本技术的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了实施例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本技术为必须采用上述具体的细节来实现。
[0167]
本技术中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。还需要指出的是，在本技术的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本技术的等效方案。
[0168]
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本技术。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本技术的范围。因此，本技术不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此申请的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
[0169]
以上所述仅为本技术的较佳实施例而已，并不用以限制本技术，凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本技术的保护范围之内。