[发明专利]一种基于点云的三维数据智能识别方法

权利要求书

1.一种基于点云的三维数据智能识别方法，其特征在于，包括：

获取变电站设备的三维点云数据；

对变电站设备的三维点云数据进行去噪处理，得到处理后的三维点云数据；

从所述处理后的三维点云数据中提取变电站设备的特征，统计提取的变电站设备的特征；

利用粒子群算法对特征权重进行优化，利用距离分类算法对所述处理后的三维点云数据进行分类，得到分类结果；

根据分类结果，利用体积匹配法对所述处理后的三维点云数据进行姿态估计。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用激光扫描仪获取变电站设备的三维点云数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对变电站设备的三维点云数据进行去噪处理，得到处理后的三维点云数据，包括：

在变电站设备的三维点云数据中，去除变电站设备底座以及顶部天线对应的三维点云数据，得到剩余的三维点云数据。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述处理后的三维点云数据中提取变电站设备的特征，统计提取的变电站设备的特征，包括：

对于处理后的三维点云数据，提取三维点云数据的投影边界，计算边界曲率；

提取三维点云数据的包络体积以及长度、宽度和高度；

提取三维点云数据的分层投影面积，进行直方图统计；

依据三维点云数据的平面距离、点云密集度以及高程差异对灰度特征进行提取。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，利用分层面积变化情况去除变电站设备底座以及顶部天线对应的三维点云数据。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述得到剩余的三维点云数据之后，还包括：

对剩余的三维点云数据进行精简，得到精简后的数据。

7.如权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据分类结果，利用体积匹配法对所述处理后的三维点云数据进行姿态估计，包括：

计算所述处理后的三维点云数据的质心；

将所述处理后的三维点云数据的质心与模板质点相重合，计算体积匹配度；

将所述处理后的三维点云数据在水平方向进行旋转，计算体积匹配程度，记录质心、体积匹配程度和旋转角。