基于体素层次聚类和纵向约束的变电站电气设备点云数据降噪方法

作     者：郭建龙 李军锋 冯伟夏 薛江 熊山 苏锐师 GUO Jianong;LI Junfeng;FENG Weixia;XUE Jiang;XIONG Shan;SU Ruishi

作者机构：广东电网有限责任公司培训与评价中心广东广州510520 

出 版 物：《武汉大学学报(工学版)》 (Engineering Journal of Wuhan University)

年 卷 期：2025年第58卷第1期

页      面：111-120页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：广东电网有限责任公司科技项目资助(编号:038700KK52170007) 

主　　题：点云降噪 层次聚类 纵向约束 

摘      要：针对目前点云降噪方法降噪效果差、稳定性不高及泛化能力弱导致设备有效点云提取的准确性低且影响三维模型精度的问题,提出了基于体素层次聚类和纵向约束的降噪方法。首先对变电站三维点云场景按不同高度进行分层区间划分,并将不同高度区间的变电站三维点云场景降维到二维平面,采用基于体素划分的层次聚类方法对点云进行快速聚类;然后,结合电气设备的结构特点,利用设备点云数据与噪声点云数据在纵向连续性上的差异,提出了纵向约束降噪方法,即通过建立纵向约束关系去除点云数据的残余噪声。将所提方法在某220 kV变电站变电设备三维模型建模中应用,并对其降噪效果进行分析。应用与分析结果表明,所提方法具有点云噪声识别误差率低、设备点云几何信息完整性好以及不同点云密度处理的稳定性高等特点。所提方法具有较强的泛化能力,适用于不同电气设备点云数据的提取,能有效提高三维模型的建模精度和效率。