基于降維數據邊界點曲率的變電站設備識別

竇本君，紀 勇，鄭尚高，馮冬青，羅 勇

(1.鄭州大學 電氣工程學院，河南 鄭州 450001； 2.河南騰龍信息工程有限公司，河南 鄭州 450007)

基于降維數據邊界點曲率的變電站設備識別

竇本君1，紀 勇2，鄭尚高2，馮冬青1，羅 勇1

(1.鄭州大學 電氣工程學院，河南 鄭州 450001； 2.河南騰龍信息工程有限公司，河南 鄭州 450007)

為了對變電站三維仿真模型進行快速重建，針對變電站設備三維數據量過大，不能快速識別的問題，通過對設備的三維數據做降維處理，減少數據處理量，研究利用降維后的數據對設備進行快速精確識別的方法.通過分析降維數據點集的特征，筆者提出一種利用降維數據邊界點曲率進行識別的方法，其中邊界點提取采用基于Alpha Shapes原理的滾圓法，邊界點的曲率通過點到弦的距離累積來計算，最后利用邊界點的曲率來識別不同的設備.仿真實驗表明，該識別方法簡潔高效，大大降低了計算量，并且能夠有效地識別不同設備.

三維數據；識別；降維；邊界點；曲率；仿真

0 引言

隨著地理信息系統向三維領域的逐漸發展，三維數字化電網的研究快速升溫，其中對三維對象的快速建模漸漸成為研究的熱點.想要對變電站進行三維模型重構，就必須對變電站里的設備進行識別，以便區分設備種類.傳統三維模型的重建，主要靠人眼對采集的三維點云數據進行識別辨認，然后在3dmax模型庫找到相匹配的模型，再用于建模，這消耗大量的人力，效率很低，影響整個建模的進程.目前還沒……