空地一體3D高斯建模技術(shù)方案郭彥明

總經(jīng)理北京數(shù)字綠土科技股份有限公司

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OL

U

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I

O

N業(yè)務(wù)應(yīng)用APPLICATION作業(yè)方案目錄CONTENTS應(yīng)用背景BACKGROUND關(guān)鍵技術(shù)TECHNOLOGY/01

應(yīng)用背景效率低

，作業(yè)強(qiáng)度大傳統(tǒng)線路驗(yàn)收與資產(chǎn)普查方式使用測(cè)繪儀器（全站儀、經(jīng)緯儀、GPS-RTK

）測(cè)量導(dǎo)地線長(zhǎng)度、弧垂、塔傾、交叉跨越等指標(biāo)

，效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、覆蓋面有限、作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高。三維空間信息缺乏傳統(tǒng)線路驗(yàn)收與資產(chǎn)清點(diǎn)方式數(shù)據(jù)來(lái)源單一

，嚴(yán)重依賴二維圖片和運(yùn)維人員經(jīng)驗(yàn)

，缺乏三維空間信息

，難以進(jìn)行精確測(cè)量和分析。臺(tái)賬動(dòng)態(tài)更新不及時(shí)電網(wǎng)資產(chǎn)數(shù)量、類型眾多

，傳統(tǒng)驗(yàn)收方式缺乏點(diǎn)對(duì)點(diǎn)核查手段

，對(duì)于增量的改擴(kuò)建線路臺(tái)賬難以及時(shí)動(dòng)態(tài)更新

，難以形成動(dòng)態(tài)的數(shù)字資產(chǎn)檔案。針對(duì)架空線路運(yùn)維

，使用測(cè)繪儀器（全站儀、

經(jīng)緯儀、

GNSS-RTK

）等傳統(tǒng)手段

，測(cè)量導(dǎo)地線長(zhǎng)度、

弧垂、

桿塔傾斜等指標(biāo)，存在以下不足：架空線路運(yùn)維面臨的問(wèn)題當(dāng)前

，

已廣泛應(yīng)用無(wú)人機(jī)技術(shù)開(kāi)展架空線路巡檢或驗(yàn)收

，

主要利用激光掃描或傾斜攝影對(duì)線路進(jìn)行三維重建

，這種方式已經(jīng)越來(lái)越難以滿足實(shí)際生產(chǎn)需要。n

細(xì)節(jié)還原能力弱點(diǎn)云模型幾何精度雖高

，但缺乏設(shè)備的真實(shí)紋理信息；傾斜建模的Mesh模型對(duì)于面狀的幾何細(xì)節(jié)還原精準(zhǔn)

，然而對(duì)于電力線、金具等細(xì)小設(shè)備重建顆粒度不足，還原能力較差。n

模型數(shù)據(jù)體積偏大架空線路往往長(zhǎng)達(dá)幾十公里

，單條線路點(diǎn)云及傾斜模型高達(dá)TB級(jí)

，使得數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、瀏覽、傳輸、處理、分析的成本大幅增加

，難以進(jìn)行輕量化應(yīng)用。n

難以滿足線路運(yùn)維的多維需求單一的點(diǎn)云或傾斜模型難以同時(shí)兼顧電力設(shè)備視覺(jué)真實(shí)還原展示、部件自動(dòng)識(shí)別

與空間測(cè)量分析

，導(dǎo)致應(yīng)用深度不足。傳統(tǒng)建模方式的不足Mesh模型

高斯模型點(diǎn)云模型

高斯模型/02

關(guān)鍵技術(shù)

實(shí)時(shí)渲染

：支持

GPU

實(shí)時(shí)渲染與可視化預(yù)覽

，可在較短時(shí)間內(nèi)完成場(chǎng)景構(gòu)建與調(diào)優(yōu)

細(xì)節(jié)自然真實(shí)

：視覺(jué)質(zhì)量逼近實(shí)拍圖像

，高頻細(xì)節(jié)（如電力設(shè)備、植被等）得以高度還原

，整體效果自然真實(shí)

數(shù)據(jù)量小

：相比傳統(tǒng)三角網(wǎng)格模型，

3

DGS數(shù)據(jù)更小，顯著降低存儲(chǔ)與傳輸成本。

動(dòng)態(tài)場(chǎng)景支持

：支持場(chǎng)景多時(shí)序變化模擬

，連續(xù)動(dòng)畫(huà)式渲染三維實(shí)景。3DGS

，

三維高斯?jié)姙R（3D

Gaussian

Splatting）

是一種用于三維場(chǎng)景重建和渲染的新方法

，

其核心思想是將場(chǎng)景表示為大量具有空間位置、

方向、

顏色和形狀參數(shù)的高斯分布點(diǎn)。

與傳統(tǒng)點(diǎn)云渲染不同

，

3

DGS在渲染時(shí)將三維高斯投影到二維圖像平面

，

并進(jìn)行透明度合成

，從而支持視角依賴的細(xì)節(jié)呈現(xiàn)

，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)、

真實(shí)感強(qiáng)的圖像渲染效果。3DGS重建技術(shù)3DGSMesh點(diǎn)云手持圖像UAV

圖像空地一體高斯數(shù)據(jù)融合建模技術(shù)手持高斯結(jié)果l

底部細(xì)節(jié)逼真l

頂部信息缺失UAV高斯結(jié)果l

頂部細(xì)節(jié)逼真l

底部信息缺失融合自適應(yīng)分塊漸進(jìn)式訓(xùn)練幾何結(jié)構(gòu)增強(qiáng)高斯模型空中視角地面視角圖像

&

點(diǎn)云噪聲過(guò)濾手持SFMUAVSFM致密化結(jié)果單個(gè)航帶無(wú)激光雷達(dá)高斯?jié)姙R空地一體高斯數(shù)據(jù)融合建模技術(shù)空地一體高斯數(shù)據(jù)融合建模技術(shù)單航帶+激光雷達(dá)的高斯?jié)姙R/03作業(yè)方案空地一體高斯采集建模方案無(wú)人機(jī)

M3E

M4E

P4R空地一體采集設(shè)備配置手持SLAM設(shè)備LiGrip

O2注：如需地理位置

，需配置RTK點(diǎn)頻最高640,000點(diǎn)/秒測(cè)距最高300米5星14頻高精度RTK模組支持PPK和RTK全景相機(jī)3

×

1200萬(wàn)視覺(jué)SLAM相機(jī)2

×

130萬(wàn)空地一體高斯采集建模方案>一站式解決方案提

供

從

APP

數(shù)

據(jù)

采

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、

SLAM

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、

3

DGS

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?？盏匾惑w高斯采集建模方案高精度點(diǎn)

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力自研PPK算法PP

K

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算，無(wú)

須

借

助

第

三

方

支持云端基站下載超高解算效率行業(yè)頭部解算效率兼顧效果和效率全場(chǎng)景適應(yīng)室內(nèi)，室外，

機(jī)場(chǎng)，

林地，

水域，隧

道，礦

洞，沙

漠

。H

o

ld

住

全

場(chǎng)一鍵式操作無(wú)

須

手

機(jī)

APP鍵式快速采集數(shù)據(jù)雙電套件支持支持雙電背負(fù)續(xù)

航

可

達(dá)

4

h真全景無(wú)須外掛全景相機(jī)內(nèi)置相機(jī)即可生成完美全景iOS

&

Android支持安卓和蘋(píng)果雙系統(tǒng)支持語(yǔ)音播報(bào)；中英日語(yǔ)言支持成果一鍵生成一鍵生成點(diǎn)云，

全景MESH

和

3DGS

成

果無(wú)人機(jī)拍攝電網(wǎng)設(shè)備頂部以及中

部的細(xì)節(jié)手持SLAM設(shè)備拍攝電網(wǎng)設(shè)備地面細(xì)節(jié)空地一體高斯采集建模方案AerialViewGroundView?

無(wú)

人

機(jī)

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字

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，

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用

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攝影拍攝方式?

航

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拍攝空地一體高斯采集建模方案?

地

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對(duì)

于

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塔

等目

標(biāo)

，

盡

可

能

的

拍

攝

設(shè)

備

的各個(gè)角度照片

，

進(jìn)行飽和式采集地面端無(wú)人機(jī)手持路線地面和空中采集的照片需要有重疊

，

因此需要在測(cè)區(qū)至少找到3個(gè)手持掃描儀經(jīng)過(guò)的地方

，進(jìn)行無(wú)人機(jī)與手持?jǐn)?shù)據(jù)連接。空地一體高斯采集建模方案無(wú)人機(jī)航拍路線帶RTK采集空地一體高斯采集建模方案針對(duì)多期采集的數(shù)據(jù)

，支持?jǐn)帱c(diǎn)續(xù)掃操作、

帶RTK數(shù)據(jù)的自動(dòng)化拼接

，

實(shí)現(xiàn)多期數(shù)據(jù)無(wú)縫融合。多工程高斯融合斷點(diǎn)續(xù)掃空地一體高斯采集建模方案使用LiDAR360MLS

高斯重建功能最終空地一體高斯建模成果全自動(dòng)一鍵高斯處理輸電變電配電城鎮(zhèn)空地一體高斯建模效果/04

業(yè)務(wù)應(yīng)用1基于3D高斯模型的電網(wǎng)設(shè)備單體化?高斯模型設(shè)備單體化以及分類高斯模型設(shè)備單體化以及分類?高斯模型設(shè)備單體化以及分類基于LLM復(fù)雜物體單體化1基于3D高斯模型的復(fù)雜物體單體化部件分割對(duì)高斯模型圖像進(jìn)行分割（

SAM（

SegmentAnything

Model）提?。?/p>

，將“桿塔”“導(dǎo)線”“絕緣子”“金具”等標(biāo)簽映射至3D高斯模型

，實(shí)現(xiàn)部件級(jí)分割?；y(cè)量基于語(yǔ)義信息的高斯橢球

，可直接提取關(guān)鍵點(diǎn)與基準(zhǔn)線

，用于導(dǎo)線弧垂、安全距離等基建測(cè)量。高效精準(zhǔn)相比純點(diǎn)云方案

，3D高斯模型幾何更連續(xù)、渲染更高效

，顯著提升分析精度與處理效率。2基于3D高斯模型的線路基建測(cè)量點(diǎn)云分類基建驗(yàn)收分析提取關(guān)鍵點(diǎn)

和基準(zhǔn)線語(yǔ)義/實(shí)例分割

3D高斯模型語(yǔ)義/實(shí)例分割

橫擔(dān)高差計(jì)算橫擔(dān)下平面左右端點(diǎn)高差

，并除以橫擔(dān)長(zhǎng)度得到橫擔(dān)歪斜率。2基于3D高斯模型的線路基建測(cè)量呼稱高計(jì)算桿塔最下層導(dǎo)線橫擔(dān)的下平面至基礎(chǔ)底面的垂直距離。高斯模型分割橫擔(dān)和基礎(chǔ)高斯模型分割橫擔(dān)計(jì)算高差和歪斜率提取橫擔(dān)掛點(diǎn)坐標(biāo)提取橫擔(dān)和

基礎(chǔ)坐標(biāo)計(jì)算呼稱高順線路方向傾斜率（%）0.02橫線路方向傾斜率（%）0.04結(jié)構(gòu)傾斜（%）0.04順線路方向傾向AD橫線路方向傾向CD2基于3D高斯模型的線路基建測(cè)量桿塔傾斜計(jì)算桿塔頂層中心與塔基層中心的偏離值與桿塔高度的比值。提取頂層和塔基層中心點(diǎn)坐標(biāo)高斯模型分割頂層和塔基層計(jì)算偏離值和桿塔傾斜度絕緣子傾斜度計(jì)算懸垂絕緣子中心線與垂線的夾角度數(shù)

，包括橫線路方向、順線路方向和結(jié)構(gòu)傾斜角度。提取掛點(diǎn)坐標(biāo)

計(jì)算保護(hù)角2基于3D高斯模型的線路基建測(cè)量防雷保護(hù)角計(jì)算避雷線和外側(cè)導(dǎo)線間連線與垂線間的夾角。高斯模型分割導(dǎo)地線掛點(diǎn)計(jì)算絕緣子

傾斜度提取絕緣子

中心線高斯模型

分割絕緣子提取四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)

計(jì)算邊長(zhǎng)及內(nèi)角度2基于3D高斯模型的線路基建測(cè)量桿塔基礎(chǔ)測(cè)量計(jì)算塔腿第一橫隔面的邊長(zhǎng)及內(nèi)角度

，輔助判斷基礎(chǔ)位移和沉降。高斯模型分割第一橫隔面資產(chǎn)清點(diǎn)是對(duì)線路本體所有設(shè)施進(jìn)行全面盤(pán)點(diǎn)、精確測(cè)量、狀態(tài)評(píng)估，建立數(shù)字化建檔。3DGS表達(dá)了高精度空間尺度信息及逼真的視覺(jué)細(xì)節(jié)

，可為資產(chǎn)盤(pán)查提供新模式。l

對(duì)20+電網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行模型訓(xùn)練

絕緣子

防震錘

均壓環(huán)

號(hào)牌和警示牌

·

·

·

·

·將深度學(xué)習(xí)識(shí)別后的目標(biāo)反投影至3D高斯模型上，實(shí)現(xiàn)部件單體化分割與定位。12

653473基于3D高斯模型的線路資產(chǎn)清點(diǎn)1地線線夾4在線監(jiān)控設(shè)備2絕緣子掛板5

防震錘3均壓環(huán)6絕緣子7號(hào)牌和警示牌資產(chǎn)清點(diǎn)?基于深度學(xué)習(xí)算法

，進(jìn)行線路桿塔、絕緣子、金具、導(dǎo)地線等識(shí)別與定位

，實(shí)現(xiàn)線路物料自動(dòng)統(tǒng)計(jì)；?對(duì)高斯建模生成的點(diǎn)云進(jìn)行分類與擬合計(jì)算

，實(shí)現(xiàn)導(dǎo)線弧垂、長(zhǎng)度等參數(shù)等快速測(cè)量。3基于3D高斯模型的線路資產(chǎn)清點(diǎn)深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別提取單個(gè)設(shè)備線路物料統(tǒng)計(jì)及參數(shù)測(cè)量43D高斯模型+AI大模型應(yīng)用思維鏈過(guò)程展示基于三維模型的桿塔精細(xì)巡檢航線規(guī)劃針對(duì)桿塔精細(xì)巡檢航線規(guī)劃

，一般是基于三維模型

，經(jīng)過(guò)手動(dòng)標(biāo)記部件點(diǎn)、生成航點(diǎn)航線、安全性驗(yàn)證、航線編輯等一系列操作

，效率低；·

·

·

·

·

·基于高逼真高斯模型

，深度融合AI技術(shù)

，