3D高斯泼溅：让变电站模型既好看，又好用
空地一体高斯建模技术
无人机（UAV）影像可以很好地获取顶部信息，但底部细节容易缺失；地面设备则相反，能还原底部结构，但顶部存在信息不足。空地融合方案，首先分别针对无人机和地面手持影像进行各自SFM重建，然后将两者进行融合，然后采用自适应分块和渐进式训练的方式进行高斯重建。接着通过致密化和噪声过滤，结合激光几何结构增强，最终得到高斯模型。
空地一体高斯建模
变电站高斯单体化建模技术
开展变电站 3D 高斯单体化技术，是为解决整体模型设备混杂、无法单独拆分识别、难以对接设备台账与智能运维分析的痛点，实现变电站设备级精细化管理、图数联动与数字化孪生应用。
首先采用预训练实例分割模型对渲染视图开展实例分割，提取设备单体掩码；接着将多视角反投点云输入3D Liffting Decoder解码聚合模型，完成三维设备单体标签聚合预测；最终输出 3DGS 模型的设备单体矢量化成果，并关联匹配对应的变电站设备台账信息。
变电站高斯单体化
变电站业务创新应用
从“好看”到“好用”的飞跃
1 基于高斯单体化模型的航线规划
支持20+设备类型的部件级单体化（如变压器、断路器、隔离开关等）
95%自动化标记，规划效率从小时级提升到分钟级
智能航线优化，减少30%以上冗余飞行
基于高斯单体化模型的航线规划
2 基于3DGS模型的无人机自主定位
当检测到无人机定位精度下降时，会立即触发基于空间特征的无人机视觉重定位技能
通过实时图像与3DGS参考帧的快速ROI对齐，直接计算出位姿残差，转化为飞控指令，实时调整飞机位置。
无人机能通过‘视觉直觉’精准锁定自己的空间位置，减少对外部定位信号的依赖
基于3DGS模型的无人机自主定位
3 基于3DGS底座的变电站数字孪生
将台账、运行、监测数据与单体化模型融合，构建实时鲜活的数字孪生变电站 实现“指哪查哪”、设备状态监测、空间量测分析 为设备状态评估、故障推演、应急处置、检修作业等提供支撑
变电站数字孪
