(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 202211336120.X (22)申请日 2022.10.28 (71)申请人 南方电网电力科技股份有限公司 地址 510000 广东省广州市越秀区西华路 捶帽新街1-3号华业大厦附楼501-503 室 (72)发明人 陈禹明　郑培文　张晓晔　黎佩馨　 林国营　高雅　侯艾君　陈皓　 李文胜　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 孔祥玥 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种风力机 桨柱角计算方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种风力机桨柱角计算方法 及装置， 其方法包括： 获取待测风力机的图像数 据和风力机数据库中的训练样 本， 根据所述训练 样本， 构建风力机目标检测模型和风力机桨叶语 义分割模型， 将所述图像数据输入 所述风力机目 标检测模型， 计算得到风力机目标框架图， 将所 述风力机目标框架 图输入所述风力机桨叶语义 分割模型， 计算得到风力机桨叶点集数据， 基于 CPD点云配准技术和仿射变换原理， 计算所述风 力机桨叶点集数据中对应风力机的桨柱角。 有利 于解决现有的风力机桨柱角计算方法因需要建 立三维模型导致对硬件设备要求高、 成本高和计 算时间较长的技术问题， 提高了风力机桨柱角的 计算效率。 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 CN 115546562 A 2022.12.30 CN 115546562 A 1.一种风力机桨柱角计算方法， 其特 征在于， 包括： 获取待测风力机的图像数据和风力机数据库中的训练样本； 根据所述训练样本， 构建风力机目标检测模型和风力机桨叶语义分割模型； 将所述图像数据输入所述 风力机目标检测模型， 计算得到风力机目标框架图； 将所述风力 机目标框架图输入所述风力 机桨叶语义分割 模型， 计算得到风力 机桨叶点 集数据； 基于CPD点云配准技术和仿射变换原理， 计算所述风力机桨 叶点集数据中对应风力机 的桨柱角。 2.根据权利要求1所述的风力机桨柱角计算方法， 其特征在于， 根据所述训练样本， 构 建风力机目标检测模型和风力机桨叶语义分割模型， 包括： 根据所述训练样本， 构建风力机初步目标检测模型和风力机初步桨叶语义分割模型； 基于所述训练样本， 对所述风力 机初步目标检测模型和所述风力 机初步桨叶语义分割 模型进行训练， 得到训练后的风力机初步目标检测模型和训练后的风力机初步桨叶语义分 割模型； 基于所述训练样本， 验证所述训练后的风力 机初步目标检测模型和所述训练后的风力 机初步桨叶语义分割模型， 得到所述风力机目标检测模型和所述风力机桨叶语义分割模 型。 3.根据权利要求2所述的风力机桨柱角计算方法， 其特征在于， 基于所述训练样本， 对 所述风力机初步目标检测模型和所述风力机初步桨叶语义分割模型进 行训练， 得到训练后 的风力机初步目标检测模型和训练后的风力机初步桨叶分割模， 包括： 将所述训练样本中的风力机目标图像和风力机桨叶数据分别输入到所述风力机初步 目标检测模型和所述风力机初步桨叶语义分割模型， 生成对应的检测样本类别和桨叶样本 类别； 根据所述训练样本 中的风力 机目标图像和风力 机桨叶数据及对应的样本类别标签， 以 及所述检测样本类别和桨叶样本类别， 确定训练误差； 基于所述训练误差， 对所述风力 机初步目标检测模型和所述风力 机初步桨叶语义分割 模型进行调整， 得到最优参数， 并采用所述最优参数， 优化所述风力机初步目标检测模型和 所述风力机初步桨叶语义分割模型， 得到所述训练后的所述风力机初步目标检测模型和所 述训练后的风力机初步桨叶语义分割模型。 4.根据权利要求2所述的风力 机桨柱角计算方法， 其特征在于， 将所述训练样本 中的风 力机目标图像和 风力机桨叶数据分别输入到所述风力机初步目标检测模型和所述风力机 初步桨叶语义分割模型， 生成对应的检测样本类别和桨叶样本类别之前， 还 包括： 根据所述风力机初步目标检测模型和所述风力机初步桨叶语义分割模型的模型结构 以及风力机检测的任务特性， 设置对应的损失函数。 5.根据权利要求1所述的风力机桨柱角计算方法， 其特征在于， 基于CPD点云配准技术 和仿射变换原理， 计算所述 风力机桨叶点 集数据中对应风力机的桨柱角， 包括： 基于所述CPD点云配准技术， 对所述风力 机桨叶点集数据进行刚体仿射变换， 得到仿射 变换矩阵； 根据所述仿射变换原理， 提取 所述仿射变换矩阵中的旋转分量数据；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115546562 A 2基于所述旋转分量数据， 计算所述 风力机桨叶点 集数据中对应风力机的桨柱角。 6.一种风力机桨柱角计算装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待测风力机的图像数据和风力机数据库中的训练样本； 构建模块， 用于根据所述训练样本， 构建风力机目标检测模型和风力机桨叶语义分割 模型； 框架模块， 用于将所述图像数据输入所述风力机目标检测模型， 计算得到风力机目标 框架图； 桨叶模块， 用于将所述风力机目标框架图输入所述风力机桨叶语义分割模型， 计算得 到风力机桨叶点 集数据； 计算模块， 用于基于CPD点云配准技术和仿射变换原 理， 计算所述风力机桨叶点集数据 中对应风力机的桨柱角。 7.根据权利要求6所述的风力机桨柱角计算装置， 其特 征在于， 所述构建模块包括： 构建子模块， 用于根据所述训练样本， 构建风力机初步目标检测模型和风力机初步桨 叶语义分割模型； 训练子模块， 用于基于所述训练样本， 对所述风力机初步目标检测模型和所述风力机 初步桨叶语义分割模型进 行训练， 得到训练后的风力机初步目标检测模型和训练后的风力 机初步桨叶语义分割模型； 验证子模块， 用于基于所述训练样本， 验证所述训练后的风力机初步目标检测模型和 所述训练后的风力机初步桨叶语义分割模型， 得到所述风力机目标检测模 型和所述风力机 桨叶语义分割模型。 8.根据权利要求7 所述的风力机桨柱角计算装置， 其特 征在于， 所述训练子模块包括： 生成单元， 用于将所述训练样本 中的风力 机目标图像和风力 机桨叶数据分别 输入到所 述风力机初步目标检测模型和所述风力机初步桨叶语义分割模型， 生成对应的检测样本类 别和桨叶样本类别； 误差单元， 用于根据 所述训练样本中的风力 机目标图像和风力 机桨叶数据及对应的样 本类别标签， 以及所述检测样本类别和桨叶样本类别， 确定训练误差； 优化单元， 用于基于所述训练误差， 对所述风力机初步目标检测模型和所述风力机初 步桨叶语义分割模型进 行调整， 得到最优参数， 并采用所述最优参数， 优化所述风力机初步 目标检测模型和所述风力机初步桨叶语义分割模型， 得到所述训练后的所述风力机初步目 标检测模型和所述训练后的风力机初步桨叶语义分割模型。 9.根据权利要求7所述的风力机桨柱角计算装置， 其特征在于， 所述训练子模块还包 括： 设置单元， 用于根据 所述风力 机初步目标检测模型和所述风力 机初步桨叶语义分割 模 型的模型 结构以及风力机检测的任务特性， 设置对应的损失函数。 10.根据权利要求6所述的风力机桨柱角计算装置， 其特 征在于， 所述计算模块包括： 变换子模块， 用于基于所述CPD点云配准技术， 对所述风力 机桨叶点集数据进行刚体仿 射变换， 得到 仿射变换矩阵； 提取子模块， 用于根据所述仿射变换原理， 提取 所述仿射变换矩阵中的旋转分量数据； 计算子模块， 用于基于所述旋转分量数据， 计算所述风力机桨叶点集数据中对应风力权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115546562 A 3