本技术介绍了一种创新的三维点云数据特征提取方法,该方法利用随机样本一致性原理对数据进行分类和标记。该技术流程包括数据预处理、精细化处理以及特征提取三个关键步骤,旨在提高点云数据处理的准确性和效率。
背景技术
点云数据是一种描述三维空间中物体表面的数据表示方法,广泛应用于计算机视觉、地理信息科学、遥感技术等领域。点云分割是对点云数据进行处理的关键技术之一,旨在将点云数据划分为多个具有不同属性或语义信息的部分。近年来,点云部件分割在各个领域,如自动驾驶、机器视觉以及设备检修等,都起着至关重要的作用。尤其是在设备检修领域,从大规模无序的点云数据中提取设备的各个组成部分,为诸如故障诊断和缺陷识别等任务带来了显著优势。然而,由于点云数据所具有的复杂空间结构和噪声干扰,有效地进行部件分割构成了极大挑战。针对复杂环境中的点云数据,如何从大规模无序的点云数据中准确地提取设备的各个组成部分,是后续电力设备故障诊断和缺陷识别的重要基础。
近年来,出现了许多专门用于处理点云数据的深度学习模型,例如基于RGB-D图像、基于体素、和其他表示要素的深度学习模型等。在基于体素的深度学习模型方面,具有3D ShapeNets和VoxNet,其将点云数据首先转化为体素格,再使用3D卷积网络进行处理,从而指导基于体素的三维语义分割。这种方法在提取空间特征的过程中,可能会丧失掉一部分信息,但其对于大规模均匀分布的点云数据处理效率较高。另外,该存在通过定义一个可学习的几何核,对点云进行卷积,然而其计算复杂度高,难以满足实时性要求。
随机样本一致性算法在处理配电站点云数据中的应用尤为重要。随机样本一致性是一种迭代方法,主要用于在含有大量噪声的数据中拟合数学模型。其优点包括鲁棒性强、适用性广和实现简单等。随机样本一致性能够处理包含大量噪声和异常值的数据,自动忽略离群点,保证模型拟合的准确性;它适用于各种类型的模型拟合,不局限于特定几何形状;且其实现较为简单,计算效率较高。尤其在配电站点云数据处理中,随机样本一致性算法可以有效地从复杂和噪声较多的点云数据中提取出变压器、断路器等关键设备的几何特征,进而实现高精度的部件分割。相比于传统的随机样本一致性算法而言,通过加上直通滤波和点云裁剪,更进一步提高了设备故障诊断和缺陷识别的准确性,本发明方案由此提出。
实现思路