本文關(guān)鍵詞：基于三維點云的變電站設(shè)備分類識別研究

  更多相關(guān)文章： 變電站設(shè)備 分類識別 三維點云 特征提取 粒子群算法 姿態(tài)估計

【摘要】：電力工業(yè)的迅猛發(fā)展對變電站建設(shè)提出更高要求,而變電站數(shù)字重構(gòu)是其監(jiān)控和診斷的重要內(nèi)容。以變電站設(shè)備的外形輪廓及姿態(tài)信息為基礎(chǔ),對現(xiàn)有變電站建立數(shù)字重構(gòu)模型,能夠反應(yīng)變電站設(shè)備空間位置信息的真實情況,便于變電站的升級維護以及布局的調(diào)整,同時可根據(jù)需要為變電站的重建提供更準(zhǔn)確的依據(jù)。電氣設(shè)備的分類識別是變電站數(shù)字重構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù),其識別數(shù)據(jù)來源于三維激光點云。通過三維激光掃描儀獲取變電站設(shè)備外形的三維點云數(shù)據(jù),使得利用變電站設(shè)備的外形特征對設(shè)備進行分類識別成為可能。同時,實現(xiàn)變電站設(shè)備的自動分類識別對變電站大規(guī)模三維自動數(shù)字重構(gòu)有著基礎(chǔ)支撐作用。本文研究了變電站三維設(shè)備的特征提取、分類識別以及姿態(tài)估計等問題,主要研究的內(nèi)容如下。(1)論述了三維激光掃描系統(tǒng)的工作原理以及變電站設(shè)備點云的獲取以及預(yù)處理過程。(2)研究了基于三維點云的變電站設(shè)備特征提取原理及方法,提取了設(shè)備的分層投影面積特征,利用主成分分析法對變電站設(shè)備點云的法向量特征進行提取,同時提取了設(shè)備的投影面積、投影密度、灰度、包絡(luò)體積等,為設(shè)備的分類識別奠定了良好的基礎(chǔ)。(3)對支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及距離分類算法進行了比較分析,由于提取變電站設(shè)備三維點云的特征達數(shù)百維,應(yīng)用距離分類器實現(xiàn)變電站設(shè)備的分類識別較為簡單,所以設(shè)計了基于距離分類算法的三維電氣設(shè)備分類識別方法。提出了粒子群算法的一種改進算法,并利用該算法對距離分類器中輸入權(quán)重進行優(yōu)化,提高設(shè)備的分類識別精度。(4)利用體積匹配法對變電站設(shè)備的姿態(tài)進行估計,為變電站自動三維數(shù)字重構(gòu)提供設(shè)備的姿態(tài)位置信息。同時,在MATLAB環(huán)境中創(chuàng)建了一個實驗仿真平臺,對變電站設(shè)備的分類識別過程進行較為直觀的演示。利用本文研究的基于三維點云的變電站設(shè)備分類識別算法,對12類共222個變電站設(shè)備進行了點云數(shù)據(jù)分析和研究,提取了設(shè)備的識別特征,并進行了分類識別仿真測試。結(jié)果表明,該算法實現(xiàn)了對變電站設(shè)備的自動識別分類以及姿態(tài)估計,為變電站的自動數(shù)字重構(gòu)奠定了基礎(chǔ)。與此同時,采用本文研究的方法能夠提高變電站三維數(shù)字重構(gòu)的效率,進而提高相應(yīng)工作效率。
【關(guān)鍵詞】：變電站設(shè)備 分類識別 三維點云 特征提取 粒子群算法 姿態(tài)估計
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM63
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 1 緒論13-18
• 1.1 課題來源13
• 1.2 研究背景及意義13-15
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 研究內(nèi)容16-17
• 1.5 本章小結(jié)17-18
• 2 變電站設(shè)備三維點云數(shù)據(jù)的獲取及預(yù)處理18-32
• 2.1 地面激光雷達系統(tǒng)18-19
• 2.1.1 系統(tǒng)組成18
• 2.1.2 系統(tǒng)工作原理18-19
• 2.2 變電站三維點云數(shù)據(jù)的獲取19
• 2.3 點云數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)及其特點19-21
• 2.3.1 點云數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)19-21
• 2.3.2 點云數(shù)據(jù)特點21
• 2.4 變電站設(shè)備識別分類及姿態(tài)估計流程21-22
• 2.5 變電站點云數(shù)據(jù)預(yù)處理22-31
• 2.5.1 設(shè)備三維點云排序及精簡22-26
• 2.5.1.1 均勻網(wǎng)格法23
• 2.5.1.2 均勻采樣法23-24
• 2.5.1.3 點云精簡比較24-26
• 2.5.2 設(shè)備點云分割26-30
• 2.5.2.1 點云分割簡介26-27
• 2.5.2.2 變電站設(shè)備三維點云分割的實現(xiàn)27-30
• 2.5.3 變電站設(shè)備點云去噪30-31
• 2.6 本章小結(jié)31-32
• 3 基于三維點云的變電站設(shè)備特征提取32-51
• 3.1 設(shè)備三維點云的投影邊界曲率32-38
• 3.1.1 投影邊界提取32-35
• 3.1.2 曲率估計35-36
• 3.1.3 曲率直方圖36-38
• 3.2 設(shè)備的三維點云法向量38-42
• 3.2.1 主成分分析法（PCA）38-40
• 3.2.2 點云法向量40
• 3.2.3 基于法向量的設(shè)備特征提取40-42
• 3.3 三維點云的灰度直方圖42-46
• 3.4 設(shè)備分層投影面積直方圖46-49
• 3.5 設(shè)備體積、高程分布幾何特征49-50
• 3.6 本章小結(jié)50-51
• 4 變電站設(shè)備的模式識別方法研究51-69
• 4.1 模式識別簡介51-55
• 4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法51-53
• 4.1.2 支持向量機方法53-54
• 4.1.3 距離分類算法54
• 4.1.4 方法的分析與選擇54-55
• 4.2 距離分類算法55-59
• 4.2.1 模板匹配55-58
• 4.2.1.1 歐幾里得距離56-57
• 4.2.1.2 街市距離57
• 4.2.1.3 切比雪夫距離57
• 4.2.1.4 加權(quán)距離57-58
• 4.2.2 最近鄰分類58-59
• 4.3 粒子群算法優(yōu)化距離分類算法輸入權(quán)重59-63
• 4.3.1 粒子群算法的改進59-60
• 4.3.1.1 慣性權(quán)重的改進59-60
• 4.3.1.2 動態(tài)學(xué)習(xí)因子的選取60
• 4.3.2 改進粒子群算法測試60-62
• 4.3.3 距離分類器輸入權(quán)重優(yōu)化62-63
• 4.4 變電站設(shè)備三維實體識別流程63-64
• 4.5 設(shè)備識別仿真實驗及結(jié)果分析64-68
• 4.5.1 數(shù)據(jù)選擇及類別64-65
• 4.5.2 識別結(jié)果及分析65-68
• 4.6 本章小結(jié)68-69
• 5 變電站設(shè)備姿態(tài)估計及仿真實驗平臺創(chuàng)建69-76
• 5.1 基于三維點云的設(shè)備姿態(tài)估計69-72
• 5.2 設(shè)備識別過程的仿真實驗平臺建立72-75
• 5.2.1 MATLAB GUI簡述72
• 5.2.2 建立仿真實驗平臺72-75
• 5.3 本章小結(jié)75-76
• 6 總結(jié)與展望76-77
• 參考文獻77-80
• 致謝80-81
• 個人簡歷、在校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果81

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9 湯建華;汪雯s

本文編號：700046