【摘 要】
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为实现基于深度学习的输电线路点云精确语义分割，必须建立能够准确反映目标类别特征的点云数据集。但现有数据集无法满足输电线路场景点云语义分割的需要。因此，基于机载LiDAR获取的某地区500 kV超高压输电线路巡检点云数据构建了一套深度学习数据集——POWERLINE-ALS。该数据集包含地线、导线、杆塔、植被、建筑、低矮电力线等6个类别，输电线路长21 km。同时，利用PointNet++、Poin
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（42106072）； 山东省自然科学基金项目（ZR2020QD071）； 山东省重点研发计划项目（2019JZZY010809）；
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为实现基于深度学习的输电线路点云精确语义分割，必须建立能够准确反映目标类别特征的点云数据集。但现有数据集无法满足输电线路场景点云语义分割的需要。因此，基于机载LiDAR获取的某地区500 kV超高压输电线路巡检点云数据构建了一套深度学习数据集——POWERLINE-ALS。该数据集包含地线、导线、杆塔、植被、建筑、低矮电力线等6个类别，输电线路长21 km。同时，利用PointNet++、PointCNN、KPConv、SPG、RandLA-Net等5种常用深度学习模型对数据集进行了训练和测试。模型实验结果表明，POWERLINE-ALS能够在目前主流的深度学习模型上应用，具有普适性，其最高测试精度和平均交并比分别达95.31%和82.25%,可以满足实际点云数据语义分割工作的精度要求。
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