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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利基于深度特征恢复的输电杆塔三维重建方法、装置、终端设备及存储介质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：CN119399378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411511113.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于深度特征恢复的输电杆塔三维重建方法、装置、终端设备及存储介质是由章坚;罗劲斌;陈义龙;郭启迪;刘云根;谢卓均;林俊省;杨科;廖粤蓉设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度特征恢复的输电杆塔三维重建方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度特征恢复的输电杆塔三维重建方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：获取相机内参以及不同视角的待重建的输电杆塔图像；将输电杆塔图像输入至预设的神经网络模型中，以使提取所述输电杆塔图像中的输电杆塔的形状、纹理以及边缘，根据输电杆塔的形状、纹理以及边缘，生成初始特征图；根据所述输电杆塔图像以及所述相机内参，计算得到输电杆塔图像的初始点云坐标；根据所述初始特征图进行多层卷积，生成输电杆塔图像的深度特征图；根据所述深度特征图以及所述初始点云坐标，对所述深度特征图所对应的初始点云坐标进行点云坐标稠密化，得到输电杆塔三维模型。通过实施本发明，提高了输电杆塔三维重建精度。

本发明授权基于深度特征恢复的输电杆塔三维重建方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度特征恢复的输电杆塔三维重建方法，其特征在于，包括： 获取相机内参以及不同视角的待重建的输电杆塔图像； 将输电杆塔图像输入至预设的神经网络模型中，以使提取所述输电杆塔图像中的输电杆塔的形状、纹理以及边缘，根据输电杆塔的形状、纹理以及边缘，生成初始特征图； 根据所述输电杆塔图像以及所述相机内参，计算得到输电杆塔图像的初始点云坐标； 根据所述初始特征图进行多层卷积，生成输电杆塔图像的深度特征图； 根据所述深度特征图以及所述初始点云坐标，对所述深度特征图所对应的初始点云坐标进行点云坐标稠密化，得到输电杆塔三维模型； 根据所述输电杆塔图像以及所述相机内参，计算得到输电杆塔图像的初始点云坐标，包括： 根据所述输电杆塔图像以及预设尺度的高斯核进行卷积，得到若干像素点； 根据若干像素点找出在预设高斯差分尺度空间下的局部极值点，作为输电杆塔图像的特征点； 根据输电杆塔图像的特征点计算特征点之间的相似性度量，将相似性度量小于预设相似阈值所对应的特征点过滤，得到特征点匹配对； 根据所述相机内参构建输电杆塔图像的投影矩阵； 根据所述特征点匹配对以及所述投影矩阵，计算得到初始点云坐标； 其中，投影矩阵为P： 、为相机内参中的焦距参数，、为相机内参中的中心点参数； 通过三角化方法，从特征点匹配对中恢复出点云数据；三角化计算初始点云坐标X的公式为： 特征点匹配对分别为和；下标代表P的行跟列，Pij为P矩阵的第i行第j列的值; 根据所述深度特征图以及所述初始点云坐标，对所述深度特征图所对应的初始点云坐标进行点云坐标稠密化，得到输电杆塔三维模型，包括： 根据所述深度特征图以及所述初始点云坐标，计算深度特征图中每个像素点与初始点云坐标之间的距离，得到最优配准参数； 根据最优配准参数，确定深度特征图与初始点云坐标的对应关系； 根据深度特征图与初始点云坐标的对应关系，对深度特征图所对应的初始点云坐标进行点云坐标稠密化，得到稠密点云坐标； 根据稠密点云坐标进行重建，生成待重建的输电杆塔图像所对应的输电杆塔三维模型。

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