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基于三维点云的变电站设备分类识别研究
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基于三维点云的变电站设备分类识别研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
1 绪论第13-18页
　　1.1 课题来源第13页
　　1.2 研究背景及意义第13-15页
　　1.3 国内外研究现状第15-16页
　　1.4 研究内容第16-17页
　　1.5 本章小结第17-18页
2 变电站设备三维点云数据的获取及预处理第18-32页
　　2.1 地面激光雷达系统第18-19页
　　　　2.1.1 系统组成第18页
　　　　2.1.2 系统工作原理第18-19页
　　2.2 变电站三维点云数据的获取第19页
　　2.3 点云数据的结构及其特点第19-21页
　　　　2.3.1 点云数据的结构第19-21页
　　　　2.3.2 点云数据特点第21页
　　2.4 变电站设备识别分类及姿态估计流程第21-22页
　　2.5 变电站点云数据预处理第22-31页
　　　　2.5.1 设备三维点云排序及精简第22-26页
　　　　　　2.5.1.1 均匀网格法第23页
　　　　　　2.5.1.2 均匀采样法第23-24页
　　　　　　2.5.1.3 点云精简比较第24-26页
　　　　2.5.2 设备点云分割第26-30页
　　　　　　2.5.2.1 点云分割简介第26-27页
　　　　　　2.5.2.2 变电站设备三维点云分割的实现第27-30页
　　　　2.5.3 变电站设备点云去噪第30-31页
　　2.6 本章小结第31-32页
3 基于三维点云的变电站设备特征提取第32-51页
　　3.1 设备三维点云的投影边界曲率第32-38页
　　　　3.1.1 投影边界提取第32-35页
　　　　3.1.2 曲率估计第35-36页
　　　　3.1.3 曲率直方图第36-38页
　　3.2 设备的三维点云法向量第38-42页
　　　　3.2.1 主成分分析法（PCA）第38-40页
　　　　3.2.2 点云法向量第40页
　　　　3.2.3 基于法向量的设备特征提取第40-42页
　　3.3 三维点云的灰度直方图第42-46页
　　3.4 设备分层投影面积直方图第46-49页
　　3.5 设备体积、高程分布几何特征第49-50页
　　3.6 本章小结第50-51页
4 变电站设备的模式识别方法研究第51-69页
　　4.1 模式识别简介第51-55页
　　　　4.1.1 神经网络方法第51-53页
　　　　4.1.2 支持向量机方法第53-54页
　　　　4.1.3 距离分类算法第54页
　　　　4.1.4 方法的分析与选择第54-55页
　　4.2 距离分类算法第55-59页
　　　　4.2.1 模板匹配第55-58页
　　　　　　4.2.1.1 欧几里得距离第56-57页
　　　　　　4.2.1.2 街市距离第57页
　　　　　　4.2.1.3 切比雪夫距离第57页
　　　　　　4.2.1.4 加权距离第57-58页
　　　　4.2.2 最近邻分类第58-59页
　　4.3 粒子群算法优化距离分类算法输入权重第59-63页
　　　　4.3.1 粒子群算法的改进第59-60页
　　　　　　4.3.1.1 惯性权重的改进第59-60页
　　　　　　4.3.1.2 动态学习因子的选取第60页
　　　　4.3.2 改进粒子群算法测试第60-62页
　　　　4.3.3 距离分类器输入权重优化第62-63页
　　4.4 变电站设备三维实体识别流程第63-64页
　　4.5 设备识别仿真实验及结果分析第64-68页
　　　　4.5.1 数据选择及类别第64-65页
　　　　4.5.2 识别结果及分析第65-68页
　　4.6 本章小结第68-69页
5 变电站设备姿态估计及仿真实验平台创建第69-76页
　　5.1 基于三维点云的设备姿态估计第69-72页
　　5.2 设备识别过程的仿真实验平台建立第72-75页
　　　　5.2.1 MATLAB GUI简述第72页
　　　　5.2.2 建立仿真实验平台第72-75页
　　5.3 本章小结第75-76页
6 总结与展望第76-77页
参考文献第77-80页
致谢第80-81页
个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。
 
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