• 设为首页
  • 加入收藏
  • 联系邮箱
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
  • English
站内检索    
 
王庭松,惠小东,曾乔迪,许杨俊,陈煜敏.基于改进ICP算法的变电站设备三维识别方法研究[J].电测与仪表,2024,61(5):65-70.
Wang Tingsong,Hui Xiaodong,Zeng Qiaodi,Xu Yangjun,Chen Yumin.Research on 3D recognition method of substation equipment based on improved ICP algorithm[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2024,61(5):65-70.
基于改进ICP算法的变电站设备三维识别方法研究
Research on 3D recognition method of substation equipment based on improved ICP algorithm
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.05.010
中文关键词:  变电站设备  三维识别方法  迭代最近点算法  Umeyama算法  随机采样一致性算法
英文关键词:substation equipment, 3D recognition method, iterative closest point algorithm, Umeyama algorithm, random sampling consensus algorithm
基金项目:南网科技项目(JY-OO-01-ZC-21-003-TQ)
              
作者中文名作者英文名单位
王庭松Wang Tingsong南方电网数字电网研究院有限公司
惠小东Hui Xiaodong南方电网数字电网研究院有限公司
曾乔迪Zeng Qiaodi南方电网数字电网研究院有限公司
许杨俊Xu Yangjun南方电网数字电网研究院有限公司
陈煜敏Chen Yumin南方电网数字电网研究院有限公司
摘要点击次数: 489
中文摘要:
      针对现有变电站设备三维识别方法在实际应用中存在的准确率差和效率低等问题,提出一种结合改进迭代最近点算法和Umeyama算法的变电站设备三维识别方法。通过随机采样一致性算法提取设备平面特征,通过Umeyama算法在模板库中找出平面特征最相似的几个设备,通过点云曲率特征提取设备点云关键点,通过改进迭代最近点算法对设备进行目标匹配。通过实验对其性能进行分析。结果表明,所提方法对智能变电站设备进行三维识别有较好的识别准确率和效率,识别准确率为99.50%,平均识别时间为2.07 s,有效地提高了三维识别技术的综合性能。
英文摘要:
      Aiming at the issues of low accuracy and poor efficiency in practical applications of existing methods for three-dimensional identification of substation equipment, a three-dimensional identification method for substation equipment is proposed, which combines the improved iterative nearest point algorithm and Umeyama algorithm. The plane features of device are extracted through random sampling consistency algorithm, the Umeyama algorithm is used to identify several devices with the most similar planar features in the template library, the point cloud key points of device are extracted through point cloud curvature features, and the target matching of devices is carried out by improving the iterative nearest point algorithm. The analysis of its performance is conducted through experiments. The results show that the proposed method has good recognition accuracy and efficiency for 3D recognition of intelligent substation equipment, with a recognition accuracy of 99.50% and an average recognition time of 2.07s, effectively improving the comprehensive performance of 3D recognition technology.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
  • 哈尔滨电工仪表研究所有限公司
  • 中国电工仪器仪表信息网
  • 中国仪器仪表学会
  • 中华人民共和国新闻出版总署
  • 中国科技期刊编辑学会
  • 黑龙江省科学技术协会
  • 编辑之家
  • 中国知网
  • 万方数据库
  • 维普网
  • 北极星电力网
  • 中华中控网
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
地址:哈尔滨市松北区创新路2000号    邮编:150028
邮箱:dcyb@vip.163.com    电话:0451-86611021;87186023
© 2012 电测与仪表    哈公网监备2301003445号
黑ICP备11006624号-1
技术支持:北京勤云科技发展有限公司