(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211064279.0 (22)申请日 2022.09.01 (71)申请人 重庆大学 地址 400030 重庆市沙坪坝区沙正 街174号 (72)发明人 成立　罗豪　衣鹏永　杨丽君　 赵学童　王久谊　 (74)专利代理 机构 广东普润知识产权代理有限 公司 44804 专利代理师 寇闯 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06V 10/75(2022.01) G06T 3/40(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 换流站变 压器实时三维建模方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种换流站变压器实时三维 建模方法， 应用于三维建模技术领域。 本申请提 供的方法包括： 按照预设第一分辨率获取目标变 压器预设第一数量的第一图像集合； 将所述第一 图像集合输入 预设的图像特征匹配算法， 得到第 二数量的第二图像集合； 将所述第二图像集合中 的图像的分辨率转换为预设第二 分辨率， 得到第 三图像集合； 将所述第三图像集合输入预设的 NeRF模型， 得到所述目标变压器的三维模型组 件； 将所述三维模型组件嵌入所述目标变压器的 前置建模结果中， 得到所述目标变压器更新后的 三维模型； 重复前述步骤， 得到所述目标变压器 实时更新的三维模型。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115409943 A 2022.11.29 CN 115409943 A 1.一种换流站变压器实时三维建模方法， 其特 征在于， 包括： 按照预设第一分辨 率获取目标变压器预设第一数量的第一图像集 合； 将所述第一图像集 合输入预设的图像特 征匹配算法， 得到第二数量的第二图像集 合； 将所述第二图像集 合中的图像的分辨 率转换为预设第二分辨 率， 得到第三图像集 合； 将所述第三图像集 合输入预设的NeRF模型， 得到所述目标变压器的三维模型组件； 将所述三维模型组件嵌入所述目标变压器的前置建模结果中， 得到所述目标变压器更 新后的三维模型； 使用接收的所述目标变压器的图像更新所述第 一图像集合， 重复前述步骤以更新所述 三维模型。 2.根据权利要求1所述的换流站变压器实时三维建模方法， 其特征在于， 所述将所述第 一图像集 合输入预设的图像特 征匹配算法， 得到第二数量的第二图像集 合包括： 将所述第一图像集 合中的图像按照获取时间进行排序； 从所述第一图像集 合中选取第一张图像作为 参考图像； 依次计算所述参考图像后的每张图像的特征点变化率， 其中， 所述特征点变化率是每 张图像相对于前一张图像的特征点数量的变化速率， 所述特征点数量根据所述图像特征匹 配算法计算得到； 当所述特征点变化率在预设变化率范围时， 将所述特征点变化率对应的图像作为关键 图像， 并移除所述关键图像与所述 参考图像之间的其 他图像； 选取所述关键图像作为参考图像， 重复执行所述依次计算所述参考图像后的每张图像 的特征点变化率至所述当所述特征点变化率在预设变化率范围时之 间的步骤， 直至所述第 一图像集 合中的图像都被遍历， 得到所述第二图像集 合。 3.根据权利要求1所述的换流站变压器实时三维建模方法， 其特征在于， 所述将所述第 二图像集 合中的图像的分辨 率转换为预设第二分辨 率包括： 获取所述NeRF模型对输入图像设定的所述预设第二分辨 率； 比较所述第二分辨 率与所述第一分辨 率的大小； 若所述第二分辨率大于所述第 一分辨率， 则使用预设超分辨率算法将所述第 二图像集 合中的图像的分辨 率转换为所述预设第二分辨 率； 若所述第二分辨率小于所述第 一分辨率， 则使用预设降采样算法将所述第 二图像集合 中的图像的分辨 率转换为所述预设第二分辨 率。 4.根据权利要求1所述的换流站变压器实时三维建模方法， 其特征在于， 所述将所述第 三图像集 合输入预设的NeRF模型之前还 包括： 将所述目标变压器的三维连续场景表示为5D向量函数， 其中， 所述5D向量函数的输入 为3D位置和2D视角方向， 所述5D向量 函数的输出为颜色和体积密度。 5.根据权利要求4所述的换流站变压器实时三维建模方法， 其特征在于， 所述将所述目 标变压器的三维连续场景表示 为5D向量 函数之前还 包括： 使用预设编码函数处理所述3D位置中每个方向上的坐标值和所述2D视角方向， 所述预 设编码函数如下： γ(a)＝(si n(20π a),cos(20π a),...,sin(2L‑1π a),cos(2L‑1π a)) 其中， a表示所述3D位置中每个方向上的坐标值或所述2D视角方向， L表示三角函数的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115409943 A 2周期阶数。 6.根据权利要求1所述的换流站变压器实时三维建模方法， 其特征在于， 所述NeRF模型 在训练过程中的误差函数为： 其中， r表示采样光线的集合， C(r)表示所述目标变压器的真实颜色， 表示通过第 一采样方式对所述目标变压器采样得到的第一预测颜色， 表示通过第二采样方式对 所述目标变压器采样得到的第二预测颜色。 7.根据权利要求1所述的换流站变压器实时三维建模方法， 其特征在于， 所述使用接收 的所述目标变压器的图像更新所述第一图像集合， 重复前述步骤以更新所述三维模型之后 还包括： 检查所述 三维模型 更新前后所述 三维模型组件是否发生改变； 若是， 则判断所述三维模型组件对应的所述目标变压器是否发生故障， 其中， 使用所述 三维模型组件与预设标准变压器三维模型组件进行对比的变化度作为是否发生故障的判 断条件。 若发生故障， 则使用所述三维模型组件对应的所述目标变压器的信 息产生告警提示信 息。 8.一种换流站变压器实时三维建模 装置， 其特 征在于， 包括： 第一图像集合模块， 用于按照预设第 一分辨率获取目标变压器预设第 一数量的第 一图 像集合； 第二图像集合模块， 用于将所述第一图像集合输入预设的图像特征匹配算法， 得到第 二数量的第二图像集 合； 第三图像集合模块， 用于将所述第 二图像集合中的图像的分辨率转换为预设第 二分辨 率， 得到第三图像集 合； 三维模型组件模块， 用于将所述第三图像集合输入预设的NeRF模型， 得到所述目标变 压器的三维模型组件； 三维模型模块， 用于将所述三维模型组件嵌入所述目标变压器的前置建模结果中， 得 到所述目标变压器更新后的三维模型； 步骤重复模块， 用于使用接收的所述目标变压器的图像更新所述第一图像集合， 重复 前述步骤以更新所述 三维模型。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器 上运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至 7中任一项所述实时三维建模方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所述实时三维建模方法 的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115409943 A 3