[发明专利]用于确定媒堆库存的方法及处理器

说明书

本发明涉及智能盘煤技术领域，公开了一种用于确定媒堆库存的方法及处理器。方法包括：利用固态激光雷达获取第一媒堆区域的点云数据，固态激光雷达与云台连接；通过云台旋转来改变固态激光雷达的采集角度，以采集第二媒堆区域的点云数据，点云数据为非重复式的数据；通过三维点云重建算法对点云数据进行三维重建和点云配准；根据三维重建的煤堆模型计算煤堆体积，以确定煤堆库存。通过固态激光雷达结合云台的方式采集煤堆数据，效率、精度以及点云的密集度较高，能在1分钟内实现整个煤堆的数据采集，结合三维点云重建算法对煤堆数据进行三维重建，根据三维重建的煤堆模型快速计算煤堆体积，进而确定煤堆库存，实现高精度、高效率地煤堆盘点。

技术领域

本发明涉及智能盘煤技术领域，具体地涉及一种用于确定媒堆库存的方法及处理器。

背景技术

煤场是指堆放燃煤的场所，通常为燃煤发电厂或钢铁厂的附属设施。燃煤电厂为了保证发电生产的连续性，就要根据供媒能力和最经济方案，保持一定的库存媒量。在媒耗计算中，库存媒量、入厂媒量又是计算发电成本和发电媒耗的基本数据。因此，库存媒量的盘点准确性关系到媒耗计算的准确性。煤场库存盘点是指对燃煤电厂煤炭库存进行量的统计，与入厂计量与燃料耗用所产生的账面煤场库存数据进行对比，评价统计质量，是燃料管理重要的研究方向。

传统的煤场企业在盘点煤场中的煤堆库存时，通常是采用进出料数量的简单计算，这种盘点方法由人工计重和计算，出现误差的概率大，人工成本高，煤堆库存盘点的准确率和效率较低。

发明内容

为了克服现有技术存在的不足，本发明实施例提供了一种用于确定媒堆库存的方法及处理器。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种用于确定煤堆库存的方法，包括：

利用固态激光雷达获取第一媒堆区域的点云数据，固态激光雷达与云台连接；

通过云台旋转来改变固态激光雷达的采集角度，以采集第二媒堆区域的点云数据，点云数据为非重复式的数据；

通过三维点云重建算法对点云数据进行三维重建和点云配准；

根据三维重建的煤堆模型计算煤堆体积，以确定煤堆库存。

在本发明实施例中，固态激光雷达的数量至少为四个，且固态激光雷达分别设置于媒场的边缘角落位置，以使得多个固态激光雷达的视场全面积覆盖媒场。

在本发明实施例中，多个固态激光雷达对点云数据的采集完成时间低于1min，且单个固态激光雷达在1s内获得的点云数据大于23万个。

在本发明实施例中，通过三维点云重建算法对点云数据进行三维重建和点云配准包括：

将不同坐标系下采集的点云数据转换到同一坐标系下；

将多个固态激光雷达在各个角度下的点云数据进行拼接，形成媒场的完整图。

在本发明实施例中，固态激光雷达为非重复式的扫描方式，且为面式扫描。

在本发明实施例中，三维点云重建算法包括以下中的至少一者：

正态分布变换NDT算法、ICT并行重建算法和基于特征的ICP配准算法。

在本发明实施例中，通过正态分布变换NDT算法对点云数据进行三维重建和点云配准包括：

将空间中的点云划分成网格；

计算每个网格的均值与协方差矩阵，并构建高斯分布模型；

将需要配准的点云投影到目标点云坐标系下，需要配准的点云中的每个点均会被投影到相应的目标点云的网格中；

根据点在相应网格中的高斯概率模型，计算需要配准的点云中的每个点的概率；