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龙图腾网获悉湖北华中电力科技开发有限责任公司申请的专利一种高精度变电站三维自动建模方法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：CN119919578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411921508.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种高精度变电站三维自动建模方法是由孙琳珂;胡率;吴思晗;刘芮言;王冠;张鼎设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高精度变电站三维自动建模方法在说明书摘要公布了：一种高精度变电站三维自动建模方法，包括：采集变电站的激光点云数据和变电站的多视角图片；稠密点云数据配准、多视角图片的相机参数重建、多视角图片投影以及自适应点云密度控制；将点云数据用三维高斯分布函数来近似，求和全部三维高斯分布函数得到三维高斯分布点云表征的高斯分布几何场，通过三维网格重建和渲染得到三维网格模型；在三维网格模型基础上设置设备的约束条件，使用体积分割算法和三维标记算法生成三维的设备模型、设备坐标和设备分类名称；将设备模型转换为GIM模型文件，将设备坐标和设备分类名称生成PMS文件，同步至GIM和PMS3.0系统中。本发明可有效解决传统人工建模过程中的效率低下和质量不一致的问题。

本发明授权一种高精度变电站三维自动建模方法在权利要求书中公布了：1.一种高精度变电站三维自动建模方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集变电站的激光点云数据和变电站的多视角图片； 对变电站的激光点云数据进行稠密点云数据配准，对变电站的多视角图片进行相机参数重建得到相机内外参数，采用多视角立体MVS方法将多视角图片根据相机内外参数投影到对应的激光点云平面上，根据投影后的图片的分辨率和清晰度调整点云数据的密度； 采用三维高斯分布点云表征算法将输出的点云数据用三维高斯分布函数来近似，求和全部三维高斯分布函数得到三维高斯分布点云表征的高斯分布几何场，用得到的高斯分布几何场融合NeRF方法实现三维网格重建和渲染，得到三维网格模型； 在生成的三维网格模型基础上设置设备的约束条件，使用体积分割算法和三维标记算法生成三维的设备模型、设备坐标和设备分类名称； 将生成的设备模型转换为GIM模型文件，将设备坐标和设备分类名称生成PMS文件，同步至GIM和PMS3.0系统中； 所述采用三维高斯分布点云表征算法将第二步输出的点云数据用三维高斯分布函数来近似，求和全部三维高斯分布函数得到三维高斯分布点云表征的高斯分布几何场，用得到的高斯分布几何场融合NeRF方法实现三维网格重建和渲染，得到三维网格模型，具体包括： 读取的配准后的点云数据，每个点云数据进行三维高斯计算，在每个点周围随机生成一些扰动点，以增加点云数据的密度和多样性； 使用三维高斯分布函数来拟合每个点云数据及其扰动点，得到每个点的均值向量、协方差矩阵和权重系数，构成三维高斯分布点云表征，以描述点云数据的位置、方向和形状，对于给定第个点云数据，其三维高斯分布函数为： 3； 其中，是一个三维向量，表示空间中的一个点；是权重系数，表示该点云数据的重要性；是均值向量，表示该点云数据的中心位置；是协方差矩阵，表示该点云数据的方向和形状； 所有点云数据的三维高斯分布函数相加，得到一个混合高斯分布函数，以式4表示整个点云数据集的高斯分布几何场SUGAR： 4； 读取相机参数重建时的输出的相机的内参和外参，作为神经辐射场NeRF算法的输入； 神经辐射场NeRF算法融合式4表征的高斯分布几何场SUGAR，最终渲染得到三维网格模型Mesh。

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