本發(fa)明(ming)涉(she)及(ji)通(tong)信(xin)線(xian)路勘察(cha)設計，具體涉(she)及(ji)一種交互式通(tong)信(xin)線(xian)路勘察(cha)設計方法(fa)及(ji)系統。

背景技術：

1、交互(hu)式通(tong)信線路(lu)勘(kan)察(cha)設(she)計(ji)是(shi)一種將(jiang)傳統通(tong)信線路(lu)設(she)計(ji)與現(xian)代計(ji)算(suan)機(ji)技術(shu)相(xiang)結合的(de)方(fang)法(fa)(fa)，通(tong)過交互(hu)式軟件(jian)工具來進行線路(lu)的(de)規劃、設(she)計(ji)和(he)(he)(he)優化。其核心理念是(shi)利用(yong)計(ji)算(suan)機(ji)輔助設(she)計(ji)(cad)軟件(jian)和(he)(he)(he)地(di)理信息系統(gis)等技術(shu)，實時處理和(he)(he)(he)分析(xi)線路(lu)數(shu)據(ju)，生成精確的(de)線路(lu)圖(tu)和(he)(he)(he)設(she)計(ji)方(fang)案(an)。這(zhe)種方(fang)法(fa)(fa)不僅提(ti)高了設(she)計(ji)的(de)效率和(he)(he)(he)準確性，還(huan)能夠(gou)更好地(di)應對復雜的(de)地(di)形(xing)和(he)(he)(he)環境條件(jian)，為工程師提(ti)供全(quan)面的(de)技術(shu)支持(chi)。

2、在實(shi)際操作中，交互(hu)式通(tong)信線(xian)路(lu)勘察設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)涉及多個步驟，包(bao)括現(xian)場(chang)勘察、數據(ju)(ju)采集、初步設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)、優化調(diao)整和(he)(he)(he)最(zui)終(zhong)設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)等。首先(xian)，工程師需要在現(xian)場(chang)進行(xing)詳(xiang)細的(de)勘察，收集地形、地質和(he)(he)(he)環境等相關數據(ju)(ju)。接著，通(tong)過專業的(de)設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)軟(ruan)件將(jiang)這些數據(ju)(ju)輸入系統，進行(xing)線(xian)路(lu)的(de)初步設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)。在此過程中，工程師可以實(shi)時查看(kan)和(he)(he)(he)調(diao)整設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)方案，以確保線(xian)路(lu)的(de)安全性和(he)(he)(he)經濟性。最(zui)后(hou)，經過多次(ci)優化和(he)(he)(he)驗證，生成最(zui)終(zhong)的(de)設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)圖紙和(he)(he)(he)施工方案。這種交互(hu)式的(de)方法不僅提高了工作效率(lv)，還(huan)能顯著減少設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)錯(cuo)誤，確保通(tong)信線(xian)路(lu)建設(she)的(de)順(shun)利進行(xing)。

3、在(zai)交互(hu)式(shi)通信線路(lu)勘察設(she)計(ji)(ji)過程(cheng)中(zhong)，三(san)維激光掃描儀(yi)常(chang)常(chang)被使用。三(san)維激光掃描儀(yi)的具體(ti)作(zuo)用是通過發射激光束并(bing)接(jie)收反射信號(hao)，快速獲取(qu)高精(jing)度的三(san)維地(di)形(xing)(xing)數(shu)據(ju)和(he)物(wu)體(ti)表(biao)面信息。這種設(she)備能夠生成(cheng)詳細的地(di)形(xing)(xing)模(mo)型和(he)環境數(shu)據(ju)，幫助工程(cheng)師準確(que)分析現場條件，優化線路(lu)規劃和(he)設(she)計(ji)(ji)，特(te)別是在(zai)復(fu)雜地(di)形(xing)(xing)和(he)建筑密集(ji)區域，提供全面的視(shi)覺(jue)和(he)數(shu)據(ju)支持，從而提高設(she)計(ji)(ji)的準確(que)性和(he)施工的可行(xing)性。

4、在(zai)(zai)(zai)交互式(shi)通信(xin)(xin)線(xian)路(lu)勘察設(she)計過(guo)程中，如(ru)(ru)果三維(wei)(wei)激光(guang)掃描儀獲取的(de)(de)三維(wei)(wei)地(di)(di)形數(shu)據(ju)和(he)物(wu)(wu)體表面(mian)信(xin)(xin)息的(de)(de)精(jing)度(du)變(bian)差且(qie)未(wei)(wei)被(bei)及時(shi)發現(xian)，低(di)精(jing)度(du)數(shu)據(ju)可能(neng)(neng)(neng)導(dao)致(zhi)線(xian)路(lu)規劃(hua)和(he)設(she)計出現(xian)誤(wu)差。例(li)如(ru)(ru)，線(xian)路(lu)可能(neng)(neng)(neng)會(hui)避開實(shi)際不(bu)(bu)存在(zai)(zai)(zai)的(de)(de)障礙(ai)物(wu)(wu)，或(huo)者無法避開真正(zheng)存在(zai)(zai)(zai)的(de)(de)障礙(ai)物(wu)(wu)，這會(hui)使(shi)設(she)計方(fang)案在(zai)(zai)(zai)實(shi)施時(shi)出現(xian)偏差，影響通信(xin)(xin)線(xian)路(lu)的(de)(de)布局和(he)功能(neng)(neng)(neng)。其次，精(jing)度(du)不(bu)(bu)足的(de)(de)數(shu)據(ju)可能(neng)(neng)(neng)導(dao)致(zhi)設(she)計中未(wei)(wei)能(neng)(neng)(neng)識(shi)別和(he)規避潛在(zai)(zai)(zai)的(de)(de)地(di)(di)質(zhi)風險，如(ru)(ru)地(di)(di)下管(guan)線(xian)、巖石(shi)層(ceng)或(huo)不(bu)(bu)穩(wen)定土壤等。施工(gong)過(guo)程中如(ru)(ru)果遇到這些(xie)未(wei)(wei)預料(liao)的(de)(de)風險，可能(neng)(neng)(neng)會(hui)導(dao)致(zhi)嚴重的(de)(de)安(an)全事(shi)故，危及施工(gong)人(ren)員的(de)(de)生(sheng)命安(an)全。

5、在所述背景技(ji)術(shu)部分公開的(de)(de)上述信(xin)息(xi)(xi)僅用于加強對(dui)本公開的(de)(de)背景的(de)(de)理解(jie)，因此它可以包括(kuo)不構成對(dui)本領域普通技(ji)術(shu)人員已知的(de)(de)現有技(ji)術(shu)的(de)(de)信(xin)息(xi)(xi)。

技術實現思路

1、本發(fa)明的目的是提(ti)供一(yi)種交互式(shi)通信(xin)線(xian)路勘察設計方法及系統，通過實(shi)時(shi)收集和(he)(he)(he)分析三維激光掃描儀的運行參數信(xin)息，利用機器(qi)學習模型進行智能化評估，及時(shi)檢測潛在精度(du)(du)問題，確保高精度(du)(du)獲取三維地形數據和(he)(he)(he)物(wu)體表面(mian)信(xin)息，避免因(yin)低精度(du)(du)數據導致的線(xian)路規劃(hua)和(he)(he)(he)設計誤差，減(jian)少設計偏(pian)差和(he)(he)(he)安全隱患。此外，通過智能化評估掃描精度(du)(du)量化系數和(he)(he)(he)異常類型判(pan)斷，快(kuai)速區分突(tu)發(fa)型、不穩定型和(he)(he)(he)持續(xu)型異常，針對(dui)不同異常采取相應措施，提(ti)高問題解決(jue)效(xiao)率，優化設備(bei)維護和(he)(he)(he)保養(yang)策略(lve)，以解決(jue)上述背景技(ji)術中(zhong)的問題。

2、為(wei)了實現上述(shu)目(mu)的，本發明(ming)提供如(ru)下(xia)(xia)技(ji)術方案：一種交互(hu)式通信線路勘察設(she)計方法，包括以(yi)下(xia)(xia)步驟(zou)：

3、三維激光掃描儀(yi)在實際(ji)掃描過程中，實時收集相(xiang)關(guan)的運行參(can)數信息，為后續的異常分析提供基礎數據；

4、將收(shou)集到的運行參數信息存儲在一個(ge)結(jie)構化的數據庫(ku)中，并對數據進(jin)行整理和(he)清洗，確保數據完整性(xing)和(he)一致(zhi)性(xing)；

5、對整理后(hou)的(de)(de)運行參數(shu)信(xin)(xin)息(xi)進(jin)行異常分析，將(jiang)經(jing)過(guo)異常分析處理后(hou)的(de)(de)運行參數(shu)信(xin)(xin)息(xi)輸(shu)入到(dao)一個預(yu)先訓練好的(de)(de)機(ji)器學習模(mo)型中，對三維(wei)激光掃描儀獲取三維(wei)地(di)形數(shu)據和物(wu)體表面(mian)信(xin)(xin)息(xi)時(shi)的(de)(de)精度進(jin)行智能化評估(gu)；

6、通(tong)過(guo)機器學習模(mo)型對輸入(ru)的(de)運行(xing)參(can)數(shu)信息進行(xing)分析，檢測出三維激光掃描儀獲取三維地(di)形(xing)數(shu)據和物體表(biao)面信息時的(de)潛在精度問題；

7、檢測出潛(qian)在(zai)精度問題(ti)后，對三維激(ji)光掃描(miao)儀獲取三維地形數據(ju)和物體表面信息(xi)時的后續過程再次進行綜合分析(xi)，判斷潛(qian)在(zai)異常的類(lei)型，并根據(ju)不(bu)同類(lei)型的潛(qian)在(zai)異常，分別采取不(bu)同類(lei)型的措施。

8、優選(xuan)的，相關的運(yun)行參數信息(xi)(xi)包(bao)括激(ji)光(guang)(guang)束(shu)準(zhun)直度(du)信息(xi)(xi)和掃(sao)描頻率信息(xi)(xi)，掃(sao)描頻率指(zhi)的是(shi)三維激(ji)光(guang)(guang)掃(sao)描儀(yi)在單(dan)位時間內發(fa)射(she)和接收激(ji)光(guang)(guang)脈沖的次(ci)數，激(ji)光(guang)(guang)束(shu)準(zhun)直度(du)指(zhi)的是(shi)激(ji)光(guang)(guang)束(shu)在發(fa)射(she)過(guo)程中保(bao)持(chi)平行且不發(fa)散的能力(li)，即激(ji)光(guang)(guang)束(shu)沿著(zhu)設計軌跡(ji)傳播的準(zhun)確性(xing)。

9、優選的，將(jiang)收集到(dao)的運行(xing)參數信(xin)息存儲在(zai)一個結構化的數據庫中，并對數據進(jin)行(xing)整(zheng)理(li)和(he)清洗，確保數據完整(zheng)性和(he)一致性，具體(ti)的步驟如下：

10、在三維激光掃描儀的實際掃描過程中(zhong)，實時(shi)采集運行參(can)數信(xin)息，并通過傳(chuan)輸協(xie)議將這些數據傳(chuan)輸到中(zhong)央服務器；

11、將傳輸(shu)到(dao)中央(yang)服務器(qi)的運行參(can)數信息存儲在結構化(hua)的數據(ju)庫中；

12、對存儲(chu)在(zai)數據(ju)庫中的(de)原始(shi)數據(ju)進(jin)行初步檢查，驗證數據(ju)的(de)完(wan)整性和準(zhun)確(que)性；

13、對初步檢查中發現的異常數據進行清洗和處(chu)理；

14、對清洗后(hou)的(de)數(shu)據進行標準化(hua)處理，確保不同來源的(de)數(shu)據格式(shi)和單位(wei)一致，便(bian)于后(hou)續分析和使用。

15、優選的(de)，對整理(li)后(hou)的(de)掃描(miao)頻率進行異(yi)常分析后(hou)，生成(cheng)掃描(miao)頻率不(bu)穩定指(zhi)數(shu)，對整理(li)后(hou)的(de)激光束準直度進行異(yi)常分析后(hou)，生成(cheng)激光束準直度指(zhi)數(shu)，將經過異(yi)常分析處理(li)后(hou)的(de)掃描(miao)頻率不(bu)穩定指(zhi)數(shu)和激光束準直度指(zhi)數(shu)輸入到一個預先訓練(lian)好的(de)機器學習模型中，生成(cheng)掃描(miao)精(jing)度量化(hua)(hua)系數(shu)，通過掃描(miao)精(jing)度量化(hua)(hua)系數(shu)對三維地形數(shu)據和物體(ti)表面(mian)信息時的(de)精(jing)度進行智(zhi)能化(hua)(hua)評估。

16、優選的(de)，將三(san)維激光(guang)掃描(miao)(miao)儀獲(huo)(huo)取(qu)三(san)維地形數據(ju)和物體表(biao)面信(xin)息時通過(guo)機器學習模型生成的(de)掃描(miao)(miao)精度量(liang)化系(xi)數與預先設定的(de)掃描(miao)(miao)精度量(liang)化系(xi)數參(can)考閾(yu)值進行比對分析，檢測出(chu)三(san)維激光(guang)掃描(miao)(miao)儀獲(huo)(huo)取(qu)三(san)維地形數據(ju)和物體表(biao)面信(xin)息時的(de)潛在(zai)精度問題(ti)，具體的(de)步驟如下：

17、若掃描(miao)(miao)(miao)精(jing)度量(liang)化系(xi)數大(da)于等(deng)于掃描(miao)(miao)(miao)精(jing)度量(liang)化系(xi)數參考閾值，則生成(cheng)高效掃描(miao)(miao)(miao)信(xin)號，表明三維(wei)激光(guang)掃描(miao)(miao)(miao)儀可高效獲取三維(wei)地形(xing)數據和物體表面(mian)信(xin)息；

18、若掃(sao)描精度(du)量化系(xi)數(shu)小于掃(sao)描精度(du)量化系(xi)數(shu)參考閾值(zhi)，則生成異常(chang)掃(sao)描信號(hao)，表明三維(wei)激光掃(sao)描儀獲取(qu)三維(wei)地形(xing)數(shu)據和物體表面信息時存在(zai)潛(qian)在(zai)的精度(du)問題。

19、優選(xuan)的(de)，當三維(wei)激光掃描(miao)(miao)儀(yi)獲取三維(wei)地形數(shu)據和物體表面信息生成異(yi)常掃描(miao)(miao)信號(hao)時(shi)，獲取后續生成的(de)若干個掃描(miao)(miao)精(jing)度(du)量(liang)(liang)化(hua)系(xi)數(shu)建立(li)分析集合，通過數(shu)據集合內的(de)掃描(miao)(miao)精(jing)度(du)量(liang)(liang)化(hua)系(xi)數(shu)計算掃描(miao)(miao)精(jing)度(du)量(liang)(liang)化(hua)系(xi)數(shu)均值(zhi)和掃描(miao)(miao)精(jing)度(du)量(liang)(liang)化(hua)系(xi)數(shu)標準(zhun)(zhun)差(cha)，將(jiang)掃描(miao)(miao)精(jing)度(du)量(liang)(liang)化(hua)系(xi)數(shu)均值(zhi)和掃描(miao)(miao)精(jing)度(du)量(liang)(liang)化(hua)系(xi)數(shu)標準(zhun)(zhun)差(cha)分別與(yu)預先設定(ding)的(de)掃描(miao)(miao)精(jing)度(du)量(liang)(liang)化(hua)系(xi)數(shu)參考閾值(zhi)和標準(zhun)(zhun)差(cha)參考閾值(zhi)進行比對分析，判斷潛在異(yi)常的(de)類型，具體的(de)判定(ding)結(jie)果如下：

20、若掃(sao)描精度量(liang)化(hua)系(xi)數(shu)均(jun)值(zhi)大于(yu)(yu)等于(yu)(yu)掃(sao)描精度量(liang)化(hua)系(xi)數(shu)參(can)考閾值(zhi)并且掃(sao)描精度量(liang)化(hua)系(xi)數(shu)標準(zhun)小于(yu)(yu)標準(zhun)差參(can)考閾值(zhi)，則將三(san)維(wei)激光(guang)掃(sao)描儀獲取三(san)維(wei)地形數(shu)據和物體表面信息(xi)時的潛(qian)在(zai)異常劃分為(wei)突發型異常；

21、若(ruo)掃(sao)描(miao)精(jing)度量化系數標準(zhun)(zhun)小于標準(zhun)(zhun)差參考閾值，則將(jiang)三維激光(guang)掃(sao)描(miao)儀(yi)獲取三維地(di)形數據和(he)物體表面信息時的潛在異(yi)(yi)常(chang)劃分為不穩定(ding)型異(yi)(yi)常(chang)；

22、若掃描精度量(liang)化系(xi)數(shu)(shu)(shu)均值小于掃描精度量(liang)化系(xi)數(shu)(shu)(shu)參考閾(yu)值并且掃描精度量(liang)化系(xi)數(shu)(shu)(shu)標準小于標準差參考閾(yu)值，則將三(san)維激光掃描儀獲取三(san)維地形(xing)數(shu)(shu)(shu)據和物體表面信(xin)息時(shi)的潛在異常(chang)劃分為持續(xu)型異常(chang)。

23、優選的(de)，對整理后的(de)掃描(miao)(miao)頻率(lv)進行異常分析后，生成掃描(miao)(miao)頻率(lv)不穩定指數的(de)具體步驟如下：

24、收集掃描(miao)(miao)儀在固(gu)定檢(jian)測窗口內的所有掃描(miao)(miao)頻(pin)率(lv)(lv)數據(ju)(ju)，將所有掃描(miao)(miao)頻(pin)率(lv)(lv)數據(ju)(ju)建立(li)掃描(miao)(miao)頻(pin)率(lv)(lv)數據(ju)(ju)集f，則：f＝{fi}＝{f1，f2，f3，…，fn}，其(qi)中，fi表示第(di)i個掃描(miao)(miao)頻(pin)率(lv)(lv)數據(ju)(ju)點；

25、計(ji)算掃描頻率數(shu)據(ju)集的(de)均值(zhi)和標準差，計(ji)算的(de)表(biao)達式(shi)為：式(shi)中，μ表(biao)示(shi)掃描頻率數(shu)據(ju)集均值(zhi)，σ表(biao)示(shi)掃描頻率數(shu)據(ju)集標準差；

26、計(ji)算掃(sao)描(miao)頻率(lv)數(shu)據(ju)的變(bian)(bian)(bian)異(yi)系數(shu)，變(bian)(bian)(bian)異(yi)系數(shu)衡量(liang)掃(sao)描(miao)頻率(lv)數(shu)據(ju)集(ji)標準差(cha)與(yu)掃(sao)描(miao)頻率(lv)數(shu)據(ju)集(ji)均值(zhi)的相(xiang)對變(bian)(bian)(bian)化程度，計(ji)算的表達式為：式中，cv表示掃(sao)描(miao)頻率(lv)變(bian)(bian)(bian)異(yi)系數(shu)；

27、計算掃(sao)描(miao)頻率(lv)(lv)(lv)變(bian)化(hua)率(lv)(lv)(lv)，掃(sao)描(miao)頻率(lv)(lv)(lv)變(bian)化(hua)率(lv)(lv)(lv)反映每個連(lian)續(xu)數(shu)(shu)據(ju)點之(zhi)間的變(bian)化(hua)程度，將所有掃(sao)描(miao)頻率(lv)(lv)(lv)變(bian)化(hua)率(lv)(lv)(lv)數(shu)(shu)據(ju)建立掃(sao)描(miao)頻率(lv)(lv)(lv)變(bian)化(hua)率(lv)(lv)(lv)數(shu)(shu)據(ju)集(ji)roc，則：roc＝{ri}＝{r1，r2，r3，…，rn}，其中，

28、計(ji)算掃描頻率(lv)(lv)變化(hua)率(lv)(lv)均(jun)值和掃描頻率(lv)(lv)變化(hua)率(lv)(lv)標準(zhun)差，計(ji)算的表達式為：式中(zhong)，μroc表示(shi)掃描頻率(lv)(lv)變化(hua)率(lv)(lv)均(jun)值，σroc表示(shi)掃描頻率(lv)(lv)變化(hua)率(lv)(lv)標準(zhun)差；

29、計算(suan)掃(sao)描(miao)(miao)頻(pin)率(lv)不穩(wen)定指數，計算(suan)的表達式(shi)為：sfii＝α·cv+β·μroc+γ·σroc，式(shi)中，sfii表示(shi)掃(sao)描(miao)(miao)頻(pin)率(lv)不穩(wen)定指數，α、β、γ分別為掃(sao)描(miao)(miao)頻(pin)率(lv)變(bian)異系(xi)數cv、掃(sao)描(miao)(miao)頻(pin)率(lv)變(bian)化率(lv)均值μroc、掃(sao)描(miao)(miao)頻(pin)率(lv)變(bian)化率(lv)標(biao)準差σroc的權重系(xi)數。

30、優選的，對整理后(hou)的激(ji)光(guang)束準(zhun)直度進行異常分(fen)析(xi)后(hou)，生成激(ji)光(guang)束準(zhun)直度指數的具體步驟如下：

31、在固定檢測窗口內采集激光(guang)(guang)束的(de)實(shi)際位(wei)置數(shu)據(ju)點集合d，表示激光(guang)(guang)束實(shi)際位(wei)置，d＝{dk}＝{d1，d2，d3，…，dn}，獲取激光(guang)(guang)束預設(she)軌跡上的(de)理論(lun)位(wei)置數(shu)據(ju)點集合t，表示激光(guang)(guang)束預設(she)軌跡，t＝{tk}＝{t1，t2，t3，…，tn}，n表示總數(shu)據(ju)點數(shu)；

32、計算每個(ge)(ge)數據(ju)點(dian)(dian)的(de)(de)實際位置(zhi)與理論位置(zhi)的(de)(de)偏(pian)差(cha)，得到偏(pian)差(cha)集合，將偏(pian)差(cha)集合用δ進行表(biao)示(shi)(shi)，則(ze)δ＝{δk}＝{δ1，δ2，δ3，…，δn}，(xk，yk，zk)表(biao)示(shi)(shi)激光束在第k個(ge)(ge)數據(ju)點(dian)(dian)的(de)(de)實際位置(zhi)坐(zuo)標，(x′k，y′k，z′k)表(biao)示(shi)(shi)激光束預設軌跡第k個(ge)(ge)數據(ju)點(dian)(dian)的(de)(de)坐(zuo)標，δk表(biao)示(shi)(shi)使用歐氏距(ju)離計算得出的(de)(de)第k個(ge)(ge)數據(ju)點(dian)(dian)的(de)(de)偏(pian)差(cha)；

33、計(ji)算每(mei)個偏差(cha)的(de)(de)標準分(fen)數(shu)，計(ji)算的(de)(de)表(biao)達式為：式中，zk表(biao)示(shi)第k個數(shu)據(ju)點的(de)(de)標準分(fen)數(shu)，μδ表(biao)示(shi)偏差(cha)集合(he)均(jun)值，σδ表(biao)示(shi)偏差(cha)集合(he)標準差(cha)；

34、將(jiang)數據(ju)點(dian)的(de)(de)標(biao)準(zhun)(zhun)(zhun)分(fen)數與預先(xian)設定(ding)的(de)(de)標(biao)準(zhun)(zhun)(zhun)分(fen)數參(can)考(kao)閾值(zhi)進(jin)行(xing)比對(dui)分(fen)析，若標(biao)準(zhun)(zhun)(zhun)分(fen)數大于(yu)等于(yu)標(biao)準(zhun)(zhun)(zhun)分(fen)數參(can)考(kao)閾值(zhi)，則(ze)(ze)(ze)將(jiang)該(gai)數據(ju)點(dian)標(biao)記(ji)為(wei)(wei)異(yi)(yi)(yi)常(chang)點(dian)，將(jiang)異(yi)(yi)(yi)常(chang)點(dian)集合(he)標(biao)記(ji)為(wei)(wei)a，則(ze)(ze)(ze)a＝{a1，a2，a3，…，am}，m表(biao)示異(yi)(yi)(yi)常(chang)點(dian)的(de)(de)總數量(liang)，若標(biao)準(zhun)(zhun)(zhun)分(fen)數小于(yu)標(biao)準(zhun)(zhun)(zhun)分(fen)數參(can)考(kao)閾值(zhi)，則(ze)(ze)(ze)將(jiang)該(gai)數據(ju)點(dian)標(biao)記(ji)為(wei)(wei)正常(chang)點(dian)；

35、計(ji)算激(ji)光(guang)束準直度指(zhi)數，計(ji)算的表達式為：式中，lci表示激(ji)光(guang)束準直度指(zhi)數。

36、一種交互式通(tong)信線路勘(kan)察(cha)設計系統，包(bao)括數(shu)據采集(ji)模(mo)塊(kuai)、數(shu)據存儲與(yu)整理模(mo)塊(kuai)、異常(chang)分析與(yu)評估模(mo)塊(kuai)、智(zhi)能分析模(mo)塊(kuai)以及(ji)綜合(he)分析與(yu)應(ying)對模(mo)塊(kuai)；

37、數據(ju)采集模塊，三維激光掃描儀在實際掃描過(guo)程(cheng)中，實時收集相關的(de)運行(xing)參數信(xin)息，為后(hou)續的(de)異常分(fen)析提(ti)供基礎數據(ju)；

38、數(shu)據(ju)存(cun)儲與整(zheng)理(li)模塊，將收集(ji)到(dao)的運行(xing)參數(shu)信息(xi)存(cun)儲在一個結構化的數(shu)據(ju)庫中，并對數(shu)據(ju)進行(xing)整(zheng)理(li)和(he)清洗，確保數(shu)據(ju)完(wan)整(zheng)性和(he)一致性；

39、異(yi)常分析(xi)與(yu)評估模塊(kuai)，對(dui)整理后(hou)的(de)運(yun)行(xing)參數(shu)信(xin)息(xi)進行(xing)異(yi)常分析(xi)，將經過(guo)異(yi)常分析(xi)處理后(hou)的(de)運(yun)行(xing)參數(shu)信(xin)息(xi)輸(shu)入到(dao)一(yi)個預(yu)先訓練好(hao)的(de)機器學(xue)習模型中，對(dui)三(san)維激光掃描儀獲(huo)取(qu)三(san)維地形數(shu)據(ju)和物體表面(mian)信(xin)息(xi)時的(de)精度進行(xing)智(zhi)能化(hua)評估；

40、智能分析模塊，通過機器學習模型對輸(shu)入的(de)運行參數(shu)信息(xi)(xi)進(jin)行分析，檢測出三維激光掃描儀獲取(qu)三維地(di)形數(shu)據和(he)物(wu)體表面(mian)信息(xi)(xi)時的(de)潛在精(jing)度問(wen)題；

41、綜合分析與應對模塊，檢(jian)測出潛在精度問題后，對三維激光掃描儀獲取三維地形數(shu)據和物(wu)體表面信(xin)息時的(de)后續過程(cheng)再次進(jin)行綜合分析，判斷潛在異常(chang)的(de)類型(xing)，并根據不同類型(xing)的(de)潛在異常(chang)，分別(bie)采取不同類型(xing)的(de)措施。

42、在上述技術(shu)(shu)方案(an)中(zhong)，本發明提供的技術(shu)(shu)效果和優點：

43、本發(fa)明通過實時收集和分析(xi)三維激光掃描儀的運行(xing)參數(shu)信(xin)息，利用預先(xian)訓練好的機器(qi)學習模(mo)型進行(xing)智能(neng)(neng)化評估，能(neng)(neng)夠及時檢測出(chu)潛在的精度問題(ti)，確保在獲取三維地形(xing)數(shu)據和物體表(biao)面信(xin)息時能(neng)(neng)夠保持高精度，有效避(bi)免了由于低精度數(shu)據導(dao)致的線路規劃(hua)和設計(ji)誤(wu)差，確保通信(xin)線路的布(bu)局(ju)和功(gong)能(neng)(neng)更加合理，減少設計(ji)實施中的偏差和潛在的安(an)全隱患(huan)。

44、本發(fa)(fa)明通過(guo)對(dui)(dui)掃描精度(du)量化(hua)系數進(jin)行智(zhi)能化(hua)評(ping)估(gu)和(he)異(yi)常類型(xing)判斷，能夠快(kuai)速區分突發(fa)(fa)型(xing)、不(bu)(bu)穩定型(xing)和(he)持續型(xing)異(yi)常，針對(dui)(dui)不(bu)(bu)同(tong)類型(xing)的異(yi)常采取相(xiang)應的措施(shi)，這種分類處理方法不(bu)(bu)僅提高了問題解決(jue)的效(xiao)率，還優化(hua)了設備(bei)的維護和(he)保養策略。