【摘要】：變電站設備識別是變電站智能化建設過程中的關鍵環(huán)節(jié)。變電站智能化是為了實現智能電氣設備間信息共享的現代化變電站。變電站設備的三維識別就是通過計算機自動識別出未知變電站設備的類別、具體型號,并呈現出變電站設備在環(huán)境中所處的位置和姿態(tài)情況。為了快速、高效地實現基于點云的變電站設備三維識別,本文提出了一種基于子空間特征向量K-近鄰分類的變電站設備識別方法。并且針對此識別算法中子空間大小和點云缺失比例對識別結果的影響進行了研究。主要內容包括:(1)點云數據預處理。本文采用八叉樹編碼法對激光掃描儀獲取的點云數據進行點云精簡。為了提高算法的效率,同樣采用八叉樹編碼法進行點云去噪。然后通過主方向貼合法對點云位置校準。(2)點云特征提取。本文提出了一種新的子空間特征提取方法。把整體點云質心與各子空間點云質心連線相對于Z軸正方向夾角的余弦值作為特征,來反映各子空間點云相對于點云整體的分布情況。對選定的變電站設備標準件提取特征,構成模板特征庫和模板數據庫。(3)基于三維點云的變電站設備識別。本文采用K-近鄰分類法對點云設備識別分類。為了提高識別精度,用粒子群優(yōu)化各子空間的特征權重。實驗證明,基于粒子群優(yōu)化的K-近鄰分類法,具有較高的識別效率。本文研究了不同子空間分割大小和不同程度點云缺失對于識別結果的影響。為了證明本文方法的有效性,將本文識別算法和改進的ICP識別算法進行對比。(4)識別算法封裝。將識別方法在Matlab中封裝成dll文件,并用C#調用dll文件。制作成變電站智能識別軟件,實現了具有標準件自動添加、刪除的動態(tài)模板庫和變電站設備自動識別的功能。經過對河南騰龍信息有限公司提供的90個待識別數據測試,本文識別算法識別準確率在90%以上,并且容許低程度的點云缺失。實驗證明,本文的識別算法在具有較好的識別準確率的同時,具有更令人滿意的識別效率。
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TM63
【圖文】：

2 總體設計參考標準。三維激光掃描儀獲得的點云數據能夠良好的反映被掃描對象的外形特征，通過有效的點云數據預處理能提高點云識別的準確性和效率。參考當前的三維識別方法和較成熟的二維識別方法，基于點云數據的變電站設備識別方法具有識別技術的通用性。同時，也應該考慮到變電站設備外形的特殊性。在針對變電站設備外形的基礎上進行特征提取以及設備識別，能夠極大程度的滿足變電站設備識別的實現要求。通過在圖像處理方面深入的前期工作，相信在借鑒國內外研究成果的精華上，是可以完成本項課題，并取得較好成果的。2.2 整體結構本文的重點研究內容是基于三維點云的變電站設備識別。對于未知類型的變電站設備，識別目標是識別出該設備的類型、具體型號以及位置、方向角度等姿態(tài)信息。識別系統(tǒng)的總模型結構如圖 2.1。

3 點云數據預處理3 點云數據預處理3.1 點云數據獲取三維點云數據由三維掃描設備掃描獲得，常用的三維掃描設備有：激光雷達、立體攝像頭、越渡時間相機等。由于三維激光掃描技術能夠真實描述掃描對象整體結構，并存在高精度、高密度、高效率的優(yōu)勢，一般情況下，變電站設備的點云數據使用三維激光掃描儀獲得。三維激光掃描儀掃描大場景下的多種變電站設備后形成三維點云場景圖。圖 3.1 是部分變電站設備三維點云場景圖在可視化軟件 Quick Terrain Reader 中的呈現。其中，點云上的不同顏色僅為軟件便于表現點云的不同高度特征而賦予的色彩變化。在三維點云編輯軟件 Geomagic Studio 等中，對三維點云場景圖粗略的分割后可以得到單個變電站設備的點云數據。

【參考文獻】

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本文編號：2729243