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公开(公告)号:CN119989014A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510161618.4
申请日:2025-02-13
Applicant: 海南电网有限责任公司 , 海南电网有限责任公司建设分公司 , 海南电网有限责任公司信息通信分公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/2135 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于点云形态分析和密度聚类的变电站厂房提取方法,属于变电站厂房提取技术领域,包括获取变电站厂房点云,对变电站厂房点云数据去除点云噪声,并分离地面点云和高空电线点云;在分离后的变电站点云中,对剩余的点云进行快速密度聚类分析,提取得到规模大且密集的聚类块点云;随后对其进行PCA三维形状分析,提取得到形态规则且符合厂房特征的聚类块点云,作为变电站厂房点云候选;最后通过向俯视图投影,通过分析投影形态判断是否为变电站厂房点云。本发明能够在复杂的变电站环境中精准去除地面点后并通过快速聚类分析、PCA三维形状分析和投影验证等手段,完成厂房的精准提取。
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公开(公告)号:CN119313929A
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202411517371.7
申请日:2024-10-29
Applicant: 海南电网有限责任公司建设分公司 , 海南电网有限责任公司澄迈供电局 , 海南电网有限责任公司电力科学研究院 , 北京洛斯达科技发展有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V20/64
Abstract: 本发明涉及钢筋笼检测技术领域,具体涉及一种基于霍夫聚类的钢筋笼图像化参数快速提取方法。采集钢筋笼点云数据并进行预处理后转化为二维形式得到钢筋笼图像;对钢筋笼图像进行形态学处理,并利用霍夫聚类结合多维特征融合的方法对形态学处理后的钢筋笼图像进行分类,得到钢筋笼各个部件对应的像素体;利用预先构建的加速提取结构将钢筋笼各个部件对应的像素体映射至三维点云,得到钢筋笼各个结构对应的三维点云;根据钢筋笼各个结构对应的三维点云提取钢筋笼各个部件的参数。本发明提出的钢筋笼图像化参数快速提取方法能够快速识别并提取钢筋笼中的各个部件,通过精确分类和分析钢筋笼的结构特征,显著提高了钢筋笼参数提取的效率。
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