基于三维点云的变电站设备附属设施分割算法研究

发布时间：2020-10-20 22:07

　　 变电站设备附属设施分割是变电站设备识别、重建中的关键环节,分割的效果会对识别、重建产生很大的影响。通过在计算机中实现对变电站设备附属设施的分割,然后利用识别算法识别出具体的设备型号。再确定每一个设备的位置信息,最终还原整个变电站的分布情况,实现变电站设备的重构。为了提高变电站设备的重构效率、提高设备的识别率,本文首次提出了一种锥形搜索方式来实现对变电设备点云中电线的分割,同时,本文提出了一种根据设备分层后水平投影面积的变化趋势来实现对设备基座的分割。主要研究内容包括:(1)变电站设备中电线分割。本文采用锥形搜索方式来实现对设备中电线的分割。在分割过程中首先通过旋转实现对设备的定位,同时找到电线的两个可能的电线端点;其次利用K-means算法和最近邻搜索的方式找到电线的另外两个可能的电线端点;接着通过电线的存在特征判断查询到的电线端点是否是真正的电线的端点。最后利用锥形搜索的方式对搜索方向进行限定,找到电线的数据并去除,达到分割电线的目的。(2)变电站设备中基座分割。本文利用设备分层后水平投影面积的变化趋势来实现对设备基座的分割。首先对点云数据预处理;其次对设备的分割线首次定位并去除基座;再次利用设备投影轮廓特征获取预选设备,对预选出的设备利用改进后的ICP迭代算法计算出每个预选设备的匹配度,将匹配度最大的预选设备作为本次循环中的识别设备;最后通过10次循环对设备的分割线进行精确定位,并将10次循环中匹配度最大的设备作为最终的识别设备。同时匹配度最大时对应的分割线的位置,就是分割线的精确位置,去除位于分割线以下部分的设备,实现对基座的分割。(3)改进ICP迭代算法。ICP迭代算法本身最大的缺陷在于用时过长,增加匹配时间。本文采用的措施当误差的数值在0.01精度下连续出现10次时,终止迭代,让ICP算法提前跳出,以达到缩短匹配时间的目的。(4)解决电线点云缺失问题。在搜索电线点云数据过程中,当遇到点云缺失时,具体的解决方法为是利用前面搜索到的聚类点形成空间直线,然后按一定的步长向前延伸,确定下一个聚类中心点。以此方式来解决电线点云缺失问题。对腾龙信息工程有限公司提供的303个设备进行测试,本文的基座分割算法可以将原来识别率为56.77%提高到85.8%;电线分割算法在解决电线点云缺失问题后可以实现对275个带有电线的设备进行很好的分割;对137个变电站设备进行改进后的ICP算法测试,同等条件下,改进后的ICP算法可以节省约96分钟。实验证明,提出的分割算法可以较少人工去除基座和电线的操作,同时在很大程度上提高了变电站设备的识别率。
【学位单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TM63
【部分图文】：

图 3. 1 设备的三维点云数据在 QTReader 软件中显示图以及实际场景本文实验的数据是由河南省腾龙信息工程有限公司提供的，是通过车载三维激光扫描仪获取的。实验数据总共有 357 个设备，其中 54 个为已知的模板数据，303 个带有附属设施的测试数据。本文的实验平台为 MATLAB2014a，但

kV500_CP_C_1去噪前后对比图

（a）去噪前三维视图 （b）去噪后三维视图图 3. 5 kV500_CP_E_1 去噪前后对比图通过八叉树去噪之后，设备 kV500_CP_C_1 由之前的数量 123043 个点少到了 122950 个数据；设备 kV500_CP_E_1 由去噪前的数据量 121301，
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本文编号：2849218