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申请/专利权人：南方电网数字平台科技(广东)有限公司
申请日：2024-05-10
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260699A
主分类号：G06F18/2433
分类号：G06F18/2433;G06T17/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本申请涉及一种实时三维模型数据流量异常检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：通过预设的滑动窗口，获取目标三维模型的点云数据包；根据各点云数据包对应的点云特征，确定各点云数据包对应的特征向量；将各点云数据包对应的特征向量，输入至预训练的高斯混合模型，得到各点云数据包在高斯混合模型的概率分布范围内的条件概率密度值信息；根据各点云数据包对应的条件概率密度值信息，在各点云数据包中确定异常点云数据包；在各点云数据包中存在连续的异常点云数据包的数量满足预设的数据包数量阈值的情况下，判定目标三维模型的数据流量异常。采用本方法能够提高三维模型数据流量异常检测的可靠性。
主权项：1.一种实时三维模型数据流量异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过预设的滑动窗口，获取目标三维模型在渲染过程中生成的点云数据包；提取各所述点云数据包对应的点云特征，并根据各所述点云数据包对应的点云特征，确定各所述点云数据包对应的特征向量；所述点云特征至少包括原始点数、有效点数量和点分布密度范围；将各所述点云数据包对应的特征向量，输入至预训练的高斯混合模型，得到各所述点云数据包在所述高斯混合模型的概率分布范围内的条件概率密度值信息；所述预训练的高斯混合模型包括至少两个子高斯分布；根据各所述点云数据包对应的条件概率密度值信息，在各所述点云数据包中确定异常点云数据包；所述异常点云数据包对应的条件概率密度值信息不满足预设的概率密度阈值；在各所述点云数据包中存在连续的异常点云数据包，且所述连续的异常点云数据包的数量满足预设的数据包数量阈值的情况下，判定所述目标三维模型的数据流量异常。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方电网数字平台科技(广东)有限公司 一种实时三维模型数据流量异常检测方法、装置和设备
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