摘要
本发明公开了一种高效去噪的输电线路点云处理方法及系统,涉及三维点云数据处理与智能分析技术领域,包括对原始输电线路点云数据进行分割处理,将点云划分为电力设备部件,并对分割后的点云进行局部密度分析,生成密度分布图,基于密度分布图及点云局部几何特征,进行多级滤波,并优化去噪模型参数,结合统计滤波方法去除噪声点,提取点云的曲率特征和法向量一致性特征,并生成分类特征向量,基于分类特征向量,对点云进行精细化分类。本发明通过数据预处理、多级滤波、自监督学习、特征提取和精细化分类,有效解决了输电线路点云去噪中多模态特征融合效率不足与设备特征适配性差的技术缺陷。
技术关键词
输电线路点云数据
统计滤波方法
曲率特征
电力设备部件
去噪模型
动态权重分配
密度
重建误差
邻域
输入多尺度
三维点云数据处理
二次去噪
点云分类
协方差矩阵分解
深度学习模型
系统为您推荐了相关专利信息
光伏组件故障诊断方法
三次样条插值算法
光伏组件实时监测系统
深度卷积网络
曲线
指纹特征
去噪模型
微型湿度传感器
指纹识别方法
图像采集单元
点云快速分割方法
高维组合特征
卷积模块
卷积神经网络模型
管道