巡检视点确定方法、装置、电子设备及存储介质

1.本技术涉及巡检领域，具体而言，涉及一种巡检视点确定方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.在变电站、矿区、工厂等工业环境中，需要定期对工业环境中的设施进行巡检，从而保证设施的正常运转。由于旋翼机器人体型小，运动灵活的特点，因此，旋翼机器人广泛适用于承担工业环境的巡检任务。
3.现有的技术中，在旋翼机器人巡检时，需要人工标注巡检视点的点位，手动操作旋翼机器人飞行至人工标注的点位处进行拍摄，存在较大的工作量。同时，工业巡检时巡检对象大小不一，形状多样，数量众多，传统的随机采样方法生成候选视点需要人为规定视点采样数量，难以为巡检对象生成合理的视点数量。另外，工业环境中高压设备存在放电距离，人员及机器在巡检时都应与高压设备保持安全距离，常规工业环境巡检时依赖人工经验，难以保证与各高压设备间的安全距离，存在安全隐患。


技术实现要素：

4.本技术的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种巡检视点确定方法、装置、电子设备及存储介质，提高巡检视点生成的准确性。
5.为实现上述目的，本技术实施例采用的技术方案如下：
6.第一方面，本技术实施例提供了一种巡检视点确定方法，所述方法包括：
7.根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图；
8.根据膨胀后的体素化的点云地图中各待巡检对象的体素集，确定各待巡检对象的安全区域，其中，所述体素集中包括至少一个体素；
9.根据所述安全区域，确定各所述待巡检对象的候选视点集，所述候选视点集包括至少一个候选视点；
10.确定所述候选视点集中各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量；
11.根据各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点。
12.可选的，所述根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图，包括：
13.根据各所述待巡检对象的属性参数，确定安全距离；
14.根据所述安全距离以及巡检设备的外接圆半径，确定体素膨胀半径；
15.按照所述体素膨胀半径对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图。
16.可选的，所述根据所述安全区域，确定各所述待巡检对象的候选视点集，包括：
17.在所述安全区域中进行冗余迭代随机采样，确定所述待巡检对象的候选视点位置集，所述候选视点位置集中包括至少一个候选视点位置；
18.根据各所述候选视点位置以及各所述候选视点位置针对所述待巡检对象的体素集中体素的可见性结果，确定各所述候选视点位置对应的候选视点方向；
19.分别将各所述候选视点位置以及各所述候选视点位置对应的候选视点方向组合为一个候选视点，并将各候选视点组合为所述待巡检对象的候选视点集。
20.可选的，确定所述候选视点集中各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量，包括：
21.基于光线追踪算法，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见角的数量；
22.根据所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见角的数量，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见性结果；
23.根据所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见性结果以及预设的数值，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果；
24.根据所述待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果、所述待巡检对象的体素集的大小以及所述候选视点针对所述待巡检对象的可见体素集的大小，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量。
25.可选的，所述根据各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的目标巡检视点，包括：
26.根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量的大小进行排序，得到排序后的各候选视点以及排序后的各候选视点的排名序号；
27.根据排序后的各候选视点的排名序号以及候选视点集中的候选视点数量，确定所述各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重；
28.根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点。
29.可选的，所述根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点，包括：
30.若所述候选视点集中存在针对所述待巡检对象的质量权重大于质量权重阈值的候选视点，则将大于质量权重阈值的各所述候选视点组合为所述待巡检对象的体素集的第一候选视点集；
31.若所述第一候选视点集相应的第一候选视点位置集中存在可巡检到其他待巡检对象的第一候选视点位置，将可巡检到其他待巡检对象的第一候选视点位置组合作为第二候选视点位置集，确定所述第二候选视点位置针对其他待巡检对象的第二候选视点以及所述第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重；
32.若所述第二候选视点针对其他待巡检对象体素集的质量权重也大于质量权重阈值，则将所述第二候选视点作为其他待巡检对象的体素集的目标巡检视点，从所述第一候选视点集中巡检到多个待巡检对象的候选视点中筛选质量权重最高的第一候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点；
33.若各所述第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重均小于权重阈值，则从所述第一候选视点集中筛选质量权重最高的第一候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点。
34.可选的，所述根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点，包括：
35.若所述候选视点集中各候选视点针对所述待巡检对象的质量权重均小于质量权重阈值，则从所述候选视点集中筛选质量权重最高的候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点。
36.第二方面，本技术实施例还提供了一种巡检视点确定装置，所述装置包括：
37.处理模块，用于根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图；
38.确定模块，用于根据膨胀后的体素化的点云地图中各待巡检对象的体素集，确定各待巡检对象的安全区域，其中，所述体素集中包括至少一个体素；
39.确定模块，还用于根据所述安全区域，确定各所述待巡检对象的候选视点集，所述候选视点集包括至少一个候选视点；
40.确定模块，还用于确定所述候选视点集中各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量；
41.筛选模块，用于根据各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点。
42.可选的，所述处理模块具体用于：
43.根据各所述待巡检对象的属性参数，确定安全距离；
44.根据所述安全距离以及巡检设备的外接圆半径，确定体素膨胀半径；
45.按照所述体素膨胀半径对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图。
46.可选的，所述确定模块具体用于：
47.在所述安全区域中进行冗余迭代随机采样，确定所述待巡检对象的候选视点位置集，所述候选视点位置集中包括至少一个候选视点位置；
48.根据各所述候选视点位置以及各所述候选视点位置针对所述待巡检对象的体素集中体素的可见性结果，确定各所述候选视点位置对应的候选视点方向；
49.分别将各所述候选视点位置以及各所述候选视点位置对应的候选视点方向组合为一个候选视点，并将各候选视点组合为所述待巡检对象的候选视点集。
50.可选的，所述确定模块具体用于：
51.基于光线追踪算法，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见角的数量；
52.根据所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见角的数量，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见性结果；
53.根据所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见性结果以及预设的数值，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果；
54.根据所述待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果、所述待巡检对象的体素集的大小以及所述候选视点针对所述待巡检对象的可见体素集的大小，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量。
55.可选的，所述确定模块具体用于：
56.根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量的大小进行排序，得到排序后的各候选视点以及排序后的各候选视点的排名序号；
57.根据排序后的各候选视点的排名序号以及候选视点集中的候选视点数量，确定所述各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重；
58.根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点。
59.可选的，所述筛选模块具体用于：
60.若所述候选视点集中存在针对所述待巡检对象的质量权重大于质量权重阈值的候选视点，则将大于质量权重阈值的各所述候选视点组合为所述待巡检对象的体素集的第一候选视点集；
61.若所述第一候选视点集相应的第一候选视点位置集中存在可巡检到其他待巡检对象的第一候选视点位置，将可巡检到其他待巡检对象的第一候选视点位置组合作为第二候选视点位置集，确定所述第二候选视点位置针对其他待巡检对象的第二候选视点以及所述第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重；
62.若所述第二候选视点针对其他待巡检对象体素集的质量权重也大于质量权重阈值，则将所述第二候选视点作为其他待巡检对象的体素集的目标巡检视点，从所述第一候选视点集中巡检到多个待巡检对象的候选视点中筛选质量权重最高的第一候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点；
63.若各所述第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重均小于权重阈值，则从所述第一候选视点集中筛选质量权重最高的第一候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点。
64.可选的，所述筛选模块具体用于：
65.若所述候选视点集中各候选视点针对所述待巡检对象的质量权重均小于质量权重阈值，则从所述候选视点集中筛选质量权重最高的候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点。
66.第三方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当应用程序运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令，以执行上述第一方面所述的巡检视点确定方法的步骤。
67.第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被读取并执行上述第一方面所述的巡检视点确定方法的步骤。
68.本技术的有益效果是：
69.本技术提供的一种巡检视点确定方法、装置、电子设备及存储介质，通过对体素化的点云地图进行膨胀处理，可以使得巡检设备在巡检过程中与各待巡检对象保持相应的安
全距离，避免常规巡检过程中依赖人工经验，容易发生安全事故；通过根据膨胀后的体素化的点云地图确定的各待巡检对象的安全区域，可以使得根据安全区域确定的候选视点集更合理；通过根据各候选视点集中各候选视点针对各待巡检对象的体素集的视点质量，从候选视点集中针对各待巡检对象筛选出的目标巡检视点，相对于人工从随机生成的巡检视点规定的目标巡检视点更合理，同时，减少了人工的工作量。
附图说明
70.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
71.图1为本技术实施例提供的一种巡检视点确定方法的流程示意图；
72.图2为本技术实施例提供的另一种巡检视点确定方法的流程示意图；
73.图3为本技术实施例提供的又一种巡检视点确定方法的流程示意图；
74.图4为本技术实施例提供的再一种巡检视点确定方法的流程示意图；
75.图5为本技术实施例提供的一种确定待巡检对象的巡检视点的方法的流程示意图；
76.图6为本技术实施例提供的一种确定待巡检对象的目标巡检视点的方法的流程示意图；
77.图7为本技术实施例提供的一种巡检视点确定方法的装置示意图；
78.图8为本技术实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
79.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本技术中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本技术的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本技术中使用的流程图示出了根据本技术的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本技术内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
80.另外，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
81.需要说明的是，本技术实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
82.工业环境中的日常安全检查主要采用人工巡检的方式，随着工业智能化的逐步推进，部分工业巡检引进了地面机器人、轨道机器人和固定摄像头等巡检方式进行检查。
83.但是，人工巡检受限因素较多，巡检人员本身的工作技能、天气情况、地形限制等都会影响巡检结果的准确性；地面机器人难以对高处的情况全面查看，轨道机器人和固定摄像头更是在巡检范围上有很大的局限性，而旋翼机器人(例如无人机)有体型小，运动灵活的特点，适用于承担工业环境的巡检任务。工业环境中电力器件众多，常规的工业环境使用无人机进行巡检时仍然需要人工标注巡检点位，手动操作无人机飞行至点位处进行拍摄巡检任务，存在较大的工作量。
84.同时，工业环境中的高压设备存在放电距离，不同电压等级的设备放电距离不同，人员及机器在巡检时都应与高压设备保持安全距离，常规工业环境巡检时依赖经验，难以保证与各设备间的安全距离，存在安全隐患。
85.另外，工业巡检时巡检对象大小不一，形状多样，数量众多，传统的随机采样方法生成候选视点需要人为规定视点采样数量，难以为每个巡检对象都生成视点数量合理的候选视点。
86.因此，本技术针对上述现有技术问题，提出了一种巡检视点确定方法，对于工业环境内高压设备存在放电距离的问题，采用体素膨胀的方法，使得高压设备表面膨胀相应的安全距离；针对难以为大小形状不一的巡检对象生成合理数量的候选视点的问题，采用冗余迭代随机采样的方法生成候选视点以及设计了视点质量评价函数，使得生成的候选视点更合理。
87.本技术实施例提供的具体实施方法应用于电子设备中，该电子设备例如可以为台式电脑、笔记本电脑等具有计算处理能力以及显示功能的终端设备，或者也可以是服务器。
88.图1为本技术实施例提供的一种巡检视点确定方法的流程示意图，该方法的执行主体如前述的电子设备。如图1所示，该方法包括：
89.s101、根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图。
90.可选的，该点云地图可以是某一个工业环境的点云地图，其中，该工业环境例如可以是矿区、化工厂、纺织厂、水泥厂、发电厂等多种不同的工业环境。对于某一个待巡检的工业环境中，可以包括多个楼层建筑、多个输电线、多个高压设备、山坡、树木、花草等不同的对象。点云地图中可以包括多个具有语义信息的点云点，以及每个点云点在世界坐标下的三维位置信息，这些点云点能够指示在某个场景下不同对象在空间中的具体分布情况。例如，对于矿区该工业环境中的山、工业设备、楼层、树木、输电线、变电站等不同的对象都可以通过点云地图来显示。
91.可选的，对该工业环境的点云地图进行体素化，生成八叉树地图，也就是体素化的点云地图。其中，八叉树是一种用于描述三维空间的树状结构，八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八个子节点，这八个子节点所表示的体积元素加起来就等于父节点的体积。
92.可选的，在工业环境的点云地图中可以包含多个不同的对象，每个对象都可以作为本技术实施例中的待巡检对象，例如输电线、变电站、树木、楼层、电线杆等。
93.可选的，根据各待巡检对象的属性参数使用预设的方法，可以对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到体素膨胀后的体素化的点云地图。
94.s102、根据膨胀后的体素化的点云地图中各待巡检对象的体素集，确定各待巡检
对象的安全区域。
95.可选的，从点云地图中可以获取到λ个待巡检对象，则可以获取到λ个待巡检对象的体素集，例如可以使用o{v1,v2,
…vλ
}来表示，其中，o为点云地图中的所有待巡检对象的体素集，v1,v2,
…vλ
表示的是每个待巡检对象的体素集。
96.其中，各待巡检对象的体素集中包括至少一个体素。示例性的，若某一个待巡检对象的体素集为vq，该体素集可以表示为vq{v1,v2,v3,
…
vn},其中，vn为该体素集中的任一体素。
97.可选的，根据膨胀后的体素化的点云地图中各待巡检对象的体素集中的体素，为各待巡检对象确定各待巡检对象的安全区域。其中，该安全区域指的是在膨胀后的体素化的点云地图中未被体素占据的区域则为安全区域，则，无人机可以在此区域空间中自由飞行，对各待巡检对象进行巡检工作。
98.s103、根据安全区域，确定各待巡检对象的候选视点集。
99.其中，该候选视点集中包括至少一个候选视点。
100.可选的，在安全区域中可以使用预设的方法，确定出一个或者多个候选视点作为各待巡检对象的候选视点集，该一个或者多个候选视点可以巡检到待巡检对象。
101.s104、确定候选视点集中各候选视点针对待巡检对象的体素集的视点质量。
102.可选的，该视点质量可以为一个数值，例如可以为0～1之间的任一数值；由于从每个候选视点观察到的某一个待巡检对象的体素集中的体素的数量是不相同的，因此，每个候选视点针对某一个待巡检对象的体素集的视点质量不同；其中，视点质量数值越大，可以表明该候选视点能够观察到该待巡检对象的体素越多。
103.示例性的，候选视点ξ1针对待巡检对象的体素集vq的视点质量为0.6，候选视点ξ2针对待巡检对象的体素集vq的视点质量为0.2,候选视点ξ3针对待巡检对象的体素集vq的视点质量为0.4。
104.s105、根据各候选视点针对待巡检对象的体素集的视点质量，从候选视点集中筛选出待巡检对象的体素集的目标巡视点。
105.可选的，可以根据上述s104中确定的各候选视点针对待巡检对象的体素集的视点质量使用预设的方法，从候选视点集中的各候选视点中筛选出待巡检对象的体素集的目标巡视点。
106.可选的，当每个待巡检对象都获得了目标巡检视点，则将每个待巡检对象的体素集的目标巡检视点组合为巡检视点集，作为该点云地图的目标巡检视点集。
107.本实施例中，通过对体素化的点云地图进行膨胀处理，可以使得巡检设备在巡检过程中与各待巡检对象保持相应的安全距离，避免常规巡检过程中依赖人工经验，容易发生安全事故；通过根据膨胀后的体素化的点云地图确定的各待巡检对象的安全区域，可以使得根据安全区域确定的候选视点集更合理；通过根据各候选视点集中各候选视点针对各待巡检对象的体素集的视点质量，从候选视点集中针对各待巡检对象筛选出的目标巡检视点，相对于人工从随机生成的巡检视点规定的目标巡检视点更合理，同时，减少了人工的工作量。
108.图2为本技术实施例提供的另一种巡检视点确定方法的流程示意图，如图2所示，上述步骤s101中根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图
进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图，可以包括：
109.s201、根据各待巡检对象的属性参数，确定安全距离。
110.其中，该安全距离可以指的是巡检设备巡检过程中与待巡检对象需要保持的安全距离。待巡检对象可以为工业环境中的带电设备，也可以为楼层等建筑，也可以为输电线等不同的对象。
111.可选的，对于带电设备的待巡检对象有电压参数，且带电设备存在放电距离，不同电压等级的设备的放电距离不同，则巡检设备相对于带电设备的安全距离不同。巡检设备对于带电设备的待巡检对象的安全距离，可以根据带电设备的电压参数确定带电设备的安全距离，该安全距离可以使用l
safe
来表示。具体地，可以根据带电设备的电压参数，查询该带电设备的电压安全距离。值得说明的是，本实施例中还可以通过待巡检对象的其他属性参数来确定待巡检对象的安全距离。
112.s202、根据安全距离以及巡检设备的外接圆半径，确定体素膨胀半径。
113.可选的，对于带电设备的待巡检对象的体素集的体素膨胀半径为安全距离与巡检设备的外接圆半径之和，例如，根据上述s201中确定的带电设备的安全距离为l
safe
，巡检设备的外接圆半径为r，则对于该带电设备的体素膨胀半径为l
safe
+r，也就是说，该带电设备的体素集中的各体素的膨胀半径为l
safe
+r。
114.可选的，对于其他不带电的待巡检对象，具体地如楼层、山、树等，这些待巡检对象的体素膨胀半径为巡检设备的外接圆半径，则对于其他不带电的待巡检对象的体素集中的各体素的膨胀半径为r。
115.s203、按照体素膨胀半径对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图。
116.可选的，根据上述s202中确定的点云地图中各待巡检对象的体素膨胀半径对各待巡检对象体素集中的体素进行膨胀，最终得到膨胀后的体素化的点云地图。
117.本实施例中，通过对待巡检对象体素集中的体素进行体素膨胀处理，可以使得高压设备表面膨胀相应的安全距离，从而确保巡检设备与各巡检对象保持安全距离，避免巡检设备在巡检过程中与待巡检对象发生的安全隐患。
118.图3为本技术实施例提供的又一种巡检视点确定方法的流程示意图，如图3所示，上述步骤s103中根据安全区域，确定各待巡检对象的候选视点集，可以包括：
119.s301、在安全区域中进行视点位置采样，确定待巡检对象的候选视点位置集。
120.其中，该候选视点位置集中包括至少一个候选视点位置。
121.可选的，上述中的候选视点由候选视点位置以及候选视点方向组合而成，具体地，例如一个候选视点为ξ＝{ξ
l
,ξd}，其中ξ
l
为候选视点位置，ξd为候选视点方向。则，在安全区域中进行候选视点位置随机采样后，可以获得到待巡检对象的候选视点位置集，例如可以使用来表示，其中，指的是对于待巡检对象的体素集vq的视点位置集。
122.s302、根据各候选视点位置以及各候选视点位置针对待巡检对象的体素集中体素的可见性结果，确定各候选视点位置对应的候选视点方向。
123.其中，各候选视点位置针对待巡检对象的体素集中体素的可见性结果指的是在各候选视点位置处无任何遮挡时可以观察到的待巡检对象的体素集中的体素的数量，具体地，可以使用光线投射法判断各候选视点位置针对待巡检对象的体素集中体素的可见性，
从而可以获得各候选视点位置针对待巡检对象的体素集中体素的可见性结果，也就是各候选视点位置在待巡检对象的体素集中的可见体素集的大小，其中，可见体素集例如可以使用v'q来表示。
124.具体地，继续以上述s301中的待巡检对象的体素集vq为例，其中，vq{v1,v2,v3,v4,v5}在该待巡检对象的候选视点位置处，使用光线投射法可以得到，在该视点位置处可以观察到,待巡检对象的体素集vq中的v1,v3,v4这3个体素，则该视点位置针对待巡检对象的体素集中的可见体素集为v'q{v1,v3,v4}，也就是说，在该视点位置处针对待巡检对象的体素集中体素的可见性结果为3。
125.可选的，各候选视点位置对应的候选视点方向可以使用下述公式(一)来计算。
[0126][0127]
其中，ξd为候选视点方向，为候选视点位置到各体素的方向向量，vi指的是待巡检对象的体素集中的体素；ξ
l
指的是候选视点位置；n指的是在候选视点位置ξ
l
处针对待巡检对象的体素集中的可见体素集v'q的大小，也就是上述中的候选视点位置ξ
l
针对待巡检对象的体素集vq中体素的可见性结果；k指的是待巡检对象的体素集vq的大小。
[0128]
s303、分别将各候选视点位置以及各候选视点位置对应的候选视点方向组合为一个候选视点，并将各候选视点组合为待巡检对象的候选视点集。
[0129]
可选的，继续以上述s301中的待巡检对象的体素集vq为例，通过上述s302可以计算得到候选视点位置ξ
l
处针对待巡检对象的候选视点方向ξd，则将计算得到的候选视点方向以及候选视点位置组合在一起，得到在候选视点位置ξ
l
针对待巡检对象的体素集vq的候选视点ξ1＝{ξ
l
,ξd}。利用上述方法还可以得到候选视点位置ξh针对待巡检对象的体素集vq的候选视点ξ2＝{ξh,ξd}，还可以得到候选视点位置ξr针对待巡检对象的体素集vq的候选视点ξ3＝{ξr,ξd}，等其他候选视点位置针对待巡检对象的体素集vq的候选视点，将这些候选视点位置针对待巡检对象的体素集vq的候选视点组合在一起，可以得到待巡检对象的体素集vq的候选视点集。待巡检对象的体素集vq的候选视点集ωq{ξ1,ξ2,
…
ξ
x
}来表示，其中，x指的是候选视点的数量。
[0130]
本技术实施例中，通过各候选视点位置针对待巡检对象的体素集中体素的可见性结果计算各候选视点位置针对待巡检对象的候选视点，可以使得计算出的候选视点更准确，更合理。
[0131]
图4为本技术实施例提供的再一种巡检视点确定方法的流程示意图，如图4所示，上述步骤s104中确定候选视点集中各候选视点针对待巡检对象的体素集的视点质量，可以包括：
[0132]
s401、基于光线追踪算法，确定候选视点针对待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见角的数量。
[0133]
可选的，光线追踪算法可以通过追踪从眼睛进入到场景中的光线，来检查场景中的对象。通过该方法，可以确定各候选视点针对待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见角的数量，也就是说从该候选视点可以观察到待巡检对象的体素集中每个体素各面的角
的数量。
[0134]
其中，每个体素有六个面，可以使用fi来表示体素中的某一个面，每个面有四个角，例如从候选视点处可以看到待巡检对象的体素集中体素v1的f1面的4个角，f2面的2个角，f3面的1个角。
[0135]
s402、根据候选视点针对待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见角的数量，确定候选视点针对待巡检对象的体素集中的各体素的各面的可见性结果。
[0136]
可选的，该可见性结果为0～1之间的一个数值。
[0137]
具体地，可以使用下述公式(二)来表示。
[0138]
p(ξ,fi)＝n/4公式(二)
[0139]
其中，n为候选视点针对待巡检对象的体素集中某个体素的某个面fi的可见角的数量，0≤n≤4,p(ξ,fi)为候选视点针对待巡检对象的体素集中某个体素的各面的可见性结果。
[0140]
s403、根据候选视点针对待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见性结果以及预设的数值，确定候选视点针对待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果。
[0141]
可选的，候选视点针对待巡检对象的体素集中的一个体素最多有三个面可见，则上述预设的数值可以为1/3，则候选视点针对待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果可以使用下述公式(三)来表示。
[0142][0143]
将候选视点针对待巡检对象的体素集中的某个体素的各面的可见性结果相加的总和与预设的数值相乘，得到候选视点针对待巡检对象的体素集中的某个体素的可见性结果。
[0144]
s404、根据待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果、待巡检对象的体素集的大小以及候选视点针对待巡检对象的可见体素集的大小，确定候选视点针对待巡检对象的体素集的视点质量。
[0145]
其中，待巡检对象的体素集的大小指的是待巡检对象的体素集中的所有体素的数量。
[0146]
可选的，根据上述候选视点针对待巡检对象的体素集中的各体素的可见性结果，可以得到候选视点可以观察到待巡检对象的体素集中的体素的数量，示例性的，若候选视点针对待巡检对象的体素集中的某个体素的可见性结果为0时，则可以表明该候选视点看不见该体素，因此，将候选视点能够观察到待巡检对象的体素集中的各体素组成候选视点针对待巡检对象的可见体素集，该可见体素集中有m个可见体素，则候选视点针对待巡检对象的可见体素集的大小为m。
[0147]
示例性的，若候选视点能够观察到待巡检对象的体素集中的体素有3个，则该候选视点针对待巡检对象的可见体素集的大小为3。
[0148]
则，候选视点针对待巡检对象的体素集的视点质量可以使用下述公式(四)来表示。
[0149]
[0150]
其中，g(ξ,p)为视点质量，k为待巡检对象的体素集的大小，n为候选视点针对待巡检对象的可见体素集的大小，p(ξ,vi)为候选视点针对待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果。
[0151]
上述步骤s401～s404说明的是一个候选视点针对某个待巡检对象的体素集的视点质量的计算过程，对于该待巡检对象的候选视点集中的其他候选视点针对该待巡检对象的体素集的视点质量，也是根据上述s401～s404的计算过程来遍历计算，从而可以计算得到该待巡检对象的候选视点集中的所有候选视点针对该待巡检对象的体素集的视点质量。
[0152]
本实施例中，通过计算候选视点针对待巡检对象的体素集的视点质量，可以为待巡检对象生成数量合理的候选视点，避免使用传统的随机采样方法生成候选视点后还需要人为规定视点采样数量，减少人工工作量，并且使得生成的候选视点的数量更合理。
[0153]
图5为本技术实施例提供的一种确定待巡检对象的巡检视点的方法的流程示意图，如图5所示，上述步骤s105中根据各候选视点针对待巡检对象的体素集的视点质量，从候选视点集中筛选出待巡检对象的目标巡视点，可以包括：
[0154]
s501、根据各候选视点针对待巡检对象的体素集的视点质量的大小进行排序，得到排序后的各候选视点以及排序后的各候选视点的排名序号。
[0155]
示例性的，若候选视点ξ1针对待巡检对象的体素集vq的视点质量为0.6，候选视点ξ2针对待巡检对象的体素集vq的视点质量为0.2,候选视点ξ3针对待巡检对象的体素集vq的视点质量为0.4，则排序后的候选视点为{ξ
1,
ξ3,ξ2}，候选视点ξ1的排名为1，候选视点ξ3的排名为2，候选视点ξ2的排名为3。
[0156]
s502、根据排序后的各候选视点的排名序号以及候选视点集中的候选视点数量，确定各候选视点针对待巡检对象的质量权重。
[0157]
具体的，质量权重可以使用下述公式(五)来表示。
[0158]
per(ξ,vq)＝1-r(ξ,vq)/nq公式(五)
[0159]
其中，per(ξ,vq)为候选视点针对待巡检对象的质量权重，r(ξ,vq)为候选视点ξ针对待巡检对象的体素集vq的视点质量大小在该待巡检对象的体素集的候选视点集中的排名序号，nq为候选视点集中的候选视点的数量。
[0160]
s503、根据各候选视点针对待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，从候选视点集中筛选出待巡检对象的体素集的目标巡检视点。
[0161]
其中，质量权重阈值可以使用δ来表示，0《δ《1。
[0162]
可选的，根据各候选视点针对待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，使用预设的方法，从候选视点集中筛选出待巡检对象的体素集的目标巡检视点。
[0163]
本实施例中，通过候选视点针对待巡检对象的体素集的视点质量以及候选视点集中的候选视点的数量计算得到候选视点针对待巡检对象的质量权重，可以使得计算得到的候选视点针对待巡检对象的质量权重更合理，从而根据质量权重从候选视点集中筛选出的待巡检对象的体素集的目标巡检视点更合理。
[0164]
图6为本技术实施例提供的一种确定待巡检对象的目标巡检视点的方法的流程示意图，如图6所示，上述步骤s503中根据各候选视点针对待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，从候选视点集中筛选出待巡检对象的体素集的目标巡检视点，可以包括：
[0165]
s601、判断待巡检对象的候选视点集中各候选视点针对待巡检对象的质量权重是
否大于质量权重阈值。
[0166]
若候选视点针对待巡检对象的质量权重大于质量权重阈值，则执行下述s602，若不大于，则执行下述s608。
[0167]
s602、将大于质量权重阈值的各候选视点组合为待巡检对象的体素集的第一候选视点集。
[0168]
示例性的，对于待巡检对象的体素集vq的候选视点集为ωq，将大于质量权重阈值的各候选视点集使用ω
′q来表示，则ω
′q相应的候选视点位置集使用来表示，则ω
′q就是待巡检对象的体素集的第一候选视点集。
[0169]
s603、判断第一候选视点集相应的第一候选视点位置集中是否存在可巡检到其他待巡检对象的第一候选视点位置。
[0170]
若第一候选视点位置集中存在可巡检到其他待巡检对象的第一候选视点位置，执行下述s604，若不存在，则执行下述s608。
[0171]
s604、将可巡检到其他待巡检对象的第一候选视点位置组合作为第二候选视点位置集，确定该第二候选视点位置集中的各第二候选视点位置针对其他待巡检对象的第二候选视点以及第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重。
[0172]
示例性的，对于待巡检对象va，若待巡检对象va的第一候选视点相应的候选视点位置ξ
l
处可以巡检到其他待巡检对象vb，且，计算得到第一候选视点ξa针对待巡检对象va的质量权重为per(ξa,va)。根据上述具体实施例记载的方法，计算候选视点位置ξ
l
针对其他待巡检对象vb的候选视点，若计算得到ξ
l
针对其他待巡检对象vb的候选视点为则ξb为其他待巡检对象vb的第二候选视点，同样的，根据上述具体实施例记载的方法计算第二候选视点ξb针对其他待巡检对象vb的体素集的质量权重per(ξ
b,vb
)。s605、判断第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重是否大于质量权重阈值。
[0173]
若第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重也大于权重阈值，执行下述s607，若第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重小于权重阈值，则执行下述s606。
[0174]
s606、判断所有的第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重是否均小于质量权重阈值。
[0175]
若所有的第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重均小于质量权重阈值，则执行下述s608，若并不是所有的第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重均小于质量权重阈值，则执行下述s607。
[0176]
s607、将不小于质量权重阈值的第二候选视点作为其他待巡检对象的体素集的目标巡检视点，并且从第一候选视点集中的能够巡检到多个待巡检对象的候选视点中筛选质量权重最高的候选视点作为待巡检对象的目标巡检视点。
[0177]
示例性的，由上述可知，在候选视点位置ξ
l
处可巡检到待巡检对象va和vb，在该候选视点位置针对待巡检对象va的候选视点为ξa为va的第一候选视点，该候选视点位置针对其他待巡检对象vb的候选视点为per(ξa,va)》δ，ξb为vb的第二
候选视点，且per(ξb,vb)》δ,同时候选视点ξa是能够巡检到其他待巡检对象的第一候选视点中质量权重最高的候选视点，将将第一候选视点ξa作为va的目标巡检视点，将第二候选视点ξb作为vb的目标巡检视点。示例性的，在候选视点位置ξ
l
针对待巡检对象va的候选视点为针对其他待巡检对象vb的候选视点为且，per(ξa,va)》δ，per(ξb,vb)《δ,同时，若候选视点ξa是能够巡检到其他待巡检对象的第一候选视点中质量权重最高的候选视点，则将ξa作为待巡检对象va的目标巡检视点，其他待巡检对象vb的候选视点重新计算。
[0178]
s608、从待巡检对象的选视点集中筛选权重质量最高的候选视点作为待巡检对象的目标巡检视点。
[0179]
可选的，上述步骤s503中根据各候选视点针对待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，从候选视点集中筛选出待巡检对象的体素集的目标巡检视点，还可以包括：
[0180]
若待巡检对象的候选视点集中各候选视点针对待巡检对象的质量权重均小于质量权重阈值，则从待巡检对象的候选视点集中筛选质量权重最高的候选视点作为待巡检对象的目标巡检视点。
[0181]
可选的，若所有的待巡检对象都按照上述具体实施例中的方法找到了目标巡检视点，则结束。
[0182]
本实施例中，通过设置质量权重阈值来确定待巡检对象的目标巡检视点，可以在一个视点位置设计多个巡检视点，实现单点多拍的功能，解决了一个视点位置只能规划一个巡检视点的技术问题。
[0183]
图7为本技术实施例提供的一种巡检视点确定方法的装置示意图，如图7所示，该装置包括：
[0184]
处理模块701，用于根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图；
[0185]
确定模块702，用于根据膨胀后的体素化的点云地图中各待巡检对象的体素集，确定各待巡检对象的安全区域，其中，所述体素集中包括至少一个体素；
[0186]
确定模块702，还用于根据所述安全区域，确定各所述待巡检对象的候选视点集，所述候选视点集包括至少一个候选视点；
[0187]
确定模块702，还用于确定所述候选视点集中各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量；
[0188]
筛选模块703，用于根据各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点。
[0189]
可选的，处理模块701具体用于：
[0190]
根据各所述待巡检对象的属性参数，确定安全距离；
[0191]
根据所述安全距离以及巡检设备的外接圆半径，确定体素膨胀半径；
[0192]
按照所述体素膨胀半径对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图。
[0193]
可选的，确定模块702具体用于：
[0194]
在所述安全区域中进行冗余迭代随机采样，确定所述待巡检对象的候选视点位置集，所述候选视点位置集中包括至少一个候选视点位置；
[0195]
根据各所述候选视点位置以及各所述候选视点位置针对所述待巡检对象的体素集中体素的可见性结果，确定各所述候选视点位置对应的候选视点方向；
[0196]
分别将各所述候选视点位置以及各所述候选视点位置对应的候选视点方向组合为一个候选视点，并将各候选视点组合为所述待巡检对象的候选视点集。
[0197]
可选的，确定模块702具体用于：
[0198]
基于光线追踪算法，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见角的数量；
[0199]
根据所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见角的数量，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见性结果；
[0200]
根据所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见性结果以及预设的数值，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果；
[0201]
根据所述待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果、所述待巡检对象的体素集的大小以及所述候选视点针对所述待巡检对象的可见体素集的大小，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量。
[0202]
可选的，确定模块702具体用于：
[0203]
根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量的大小进行排序，得到排序后的各候选视点以及排序后的各候选视点的排名序号；
[0204]
根据排序后的各候选视点的排名序号以及候选视点集中的候选视点数量，确定所述各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重；
[0205]
根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点。
[0206]
可选的，筛选模块703具体用于：
[0207]
若所述候选视点集中存在针对所述待巡检对象的质量权重大于质量权重阈值的候选视点，则将大于质量权重阈值的各所述候选视点组合为所述待巡检对象的体素集的第一候选视点集；
[0208]
若所述第一候选视点集相应的第一候选视点位置集中存在可巡检到其他待巡检对象的第一候选视点位置，将可巡检到其他待巡检对象的第一候选视点位置组合作为第二候选视点位置集，确定所述第二候选视点位置针对其他待巡检对象的第二候选视点以及所述第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重；
[0209]
若所述第二候选视点针对其他待巡检对象体素集的质量权重也大于质量权重阈值，则将所述第二候选视点作为其他待巡检对象的体素集的目标巡检视点，从所述第一候选视点集中巡检到多个待巡检对象的候选视点中筛选质量权重最高的第一候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点；
[0210]
若各所述第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重均小于权重阈值，则从所述第一候选视点集中筛选质量权重最高的第一候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点。
[0211]
可选的，筛选模块703具体用于：
[0212]
若所述候选视点集中各候选视点针对所述待巡检对象的质量权重均小于质量权
重阈值，则从所述候选视点集中筛选质量权重最高的候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点。
[0213]
图8为本技术实施例提供的一种电子设备800的结构框图。如图8所示，该电子设备可包括：处理器801、存储器802。
[0214]
可选的，还可以包括总线803，其中，所述存储器802用于存储有所述处理器801可执行的机器可读指令，当电子设备800运行时，所述处理器801与所述存储器802存储之间通过总线803通信，所述机器可读指令被所述处理器801执行时执行上述方法实施例中的方法步骤。
[0215]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述巡检视点确定方法实施例中的方法步骤。
[0216]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，本技术中不再赘述。在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0217]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0218]
以上仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种巡检视点确定方法，其特征在于，所述方法包括：根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图；根据膨胀后的体素化的点云地图中各待巡检对象的体素集，确定各待巡检对象的安全区域，其中，所述体素集中包括至少一个体素；根据所述安全区域，确定各所述待巡检对象的候选视点集，所述候选视点集包括至少一个候选视点；确定所述候选视点集中各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量；根据各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点。2.根据权利要求1所述的巡检视点确定方法，其特征在于，所述根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图，包括：根据各所述待巡检对象的属性参数，确定安全距离；根据所述安全距离以及巡检设备的外接圆半径，确定体素膨胀半径；按照所述体素膨胀半径对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图。3.根据权利要求1所述的巡检视点确定方法，其特征在于，所述根据所述安全区域，确定各所述待巡检对象的候选视点集，包括：在所述安全区域中进行冗余迭代随机采样，确定所述待巡检对象的候选视点位置集，所述候选视点位置集中包括至少一个候选视点位置；根据各所述候选视点位置以及各所述候选视点位置针对所述待巡检对象的体素集中体素的可见性结果，确定各所述候选视点位置对应的候选视点方向；分别将各所述候选视点位置以及各所述候选视点位置对应的候选视点方向组合为一个候选视点，并将各候选视点组合为所述待巡检对象的候选视点集。4.根据权利要求1所述的巡检视点确定方法，其特征在于，确定所述候选视点集中各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量，包括：基于光线追踪法，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见角的数量；根据所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见角的数量，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见性结果；根据所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的各面的可见性结果以及预设的数值，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果；根据所述待巡检对象的体素集中各体素的可见性结果、所述待巡检对象的体素集的大小以及所述候选视点针对所述待巡检对象的可见体素集的大小，确定所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量。5.根据权利要求1所述的巡检视点确定方法，其特征在于，所述根据各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的目标巡检视点，包括：
根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量的大小进行排序，得到排序后的各候选视点以及排序后的各候选视点的排名序号；根据排序后的各候选视点的排名序号以及候选视点集中的候选视点数量，确定各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重；根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点。6.根据权利要求5所述的巡检视点确定方法，其特征在于，所述根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点，包括：若所述候选视点集中存在针对所述待巡检对象的质量权重大于质量权重阈值的候选视点，则将大于质量权重阈值的各所述候选视点组合为所述待巡检对象的体素集的第一候选视点集；若所述第一候选视点集相应的第一候选视点位置集中存在可巡检到其他待巡检对象的第一候选视点位置，将可巡检到其他待巡检对象的第一候选视点位置组合作为第二候选视点位置集，确定所述第二候选视点位置针对其他待巡检对象的第二候选视点以及所述第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重；若所述第二候选视点针对其他待巡检对象体素集的质量权重也大于质量权重阈值，则将所述第二候选视点作为其他待巡检对象的体素集的目标巡检视点，从所述第一候选视点集中巡检到多个待巡检对象的候选视点中筛选质量权重最高的第一候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点；若各所述第二候选视点针对其他待巡检对象的体素集的质量权重均小于权重阈值，则从所述第一候选视点集中筛选质量权重最高的第一候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点。7.根据权利要求5所述的巡检视点确定方法，其特征在于，所述根据各所述候选视点针对所述待巡检对象的质量权重以及质量权重阈值，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点，包括：若所述候选视点集中各候选视点针对所述待巡检对象的质量权重均小于质量权重阈值，则从所述候选视点集中筛选质量权重最高的候选视点作为所述待巡检对象的目标巡检视点。8.一种巡检视点确定装置，其特征在于，包括：处理模块，用于根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图进行膨胀处理，得到膨胀后的体素化的点云地图；确定模块，用于根据膨胀后的体素化的点云地图中各待巡检对象的体素集，确定各待巡检对象的安全区域，其中，所述体素集中包括至少一个体素；确定模块，还用于根据所述安全区域，确定各所述待巡检对象的候选视点集，所述候选视点集包括至少一个候选视点；确定模块，还用于确定所述候选视点集中各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量；筛选模块，用于根据各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量，从所述候
选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-7任一项所述的巡检视点确定方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-7任一项所述的巡检视点确定方法的步骤。

技术总结
本申请提供一种巡检视点确定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图进行膨胀处理；根据膨胀后的体素化的点云地图中各待巡检对象的体素集，确定各待巡检对象的安全区域；根据所述安全区域，确定各所述待巡检对象的候选视点集；根据各候选视点针对所述待巡检对象的体素集的视点质量，从所述候选视点集中筛选出所述待巡检对象的体素集的目标巡检视点。可以使得巡检设备在巡检过程中与待巡检对象保持相应的安全距离，相对于人工从随机生成的巡检视点规定的目标巡检视点更合理。巡检视点更合理。巡检视点更合理。


技术研发人员：吴华 付芳芳 白晓静
受保护的技术使用者：华北电力大学
技术研发日：2023.07.05
技术公布日：2023/8/31