基于轮廓线与特征融合的电网变电设备三维自动化运检方法

因工作环境的复杂性,变电设备成为智能电网中故障频率最高的装置之一,易发生设备接地故障、保险熔断故障、绝缘材料老化等问题,为提高电网变电设备三维自动化运检精度,提出基于轮廓线与特征融合的电网变电设备三维自动化运检方法研究。采集电网变电设备三维图像,获取电网变电设备三维图像初始轮廓点,筛选变电设备轮廓点,依照顺序连接提取出的关键轮廓点,得到变电设备三维图像轮廓线,结合形态学滤波算法,对图像进行开、闭运算,依据轮廓线的闭合情况,分割出目标图像与背景图像,提取包括HOG特征与LBP特征的变电设备目标图像特征,经过特征融合后,构造最优分类超平面,制定电网变电设备三维自动化运检规则,判定变电设备运维情况,最终实现变电设备的三维自动化运检。实验数据显示:该方法识别出变电设备的正常与异常状态,在不同实验工况背景下,应用提出方法获得的变电设备运检精度达到了96%。提高了变电设备的自动化运检的识别及运检精度,满足现今变电设备的运检需求。

一种基于点云和拓扑推理的建筑物轮廓线高精度提取方法

针对大范围内实景三维模型建筑物轮廓线提取的问题,基于倾斜摄影数据提出了一种轮廓线提取方法。首先,采用区域生长、欧式聚类等方法从倾斜三维模型中得到建筑物的点云数据;然后,采用RANSAC算法及法向约束得到准确的立面;接着,通过基于主基线的拓扑推理生成缺失面;最后,生成完整闭合、平滑吻合的建筑物轮廓线。研究表明,在随机选取的20栋大小不等、样式不一的建筑物上,该方法提取的轮廓线误差低,平面位置中误差为0.05 m,几何形态的长度、宽度以及轮廓面积的均方根误差分别为0.06 m、0.07 m和1.33%。结果显示,该方法简单,提取效率高,可适用于大范围实景三维模型的建筑物轮廓线的提取。

基于空间位置和轮廓线距离的船舶焊缝特征参数提取

为了实现船舶焊接件数字模型中焊缝特征参数的精确提取,进而完成机器人数据库系统中焊接工艺的自适应快速匹配和快速选择,提出了基于空间位置和轮廓线距离的船舶焊缝特征参数提取算法.首先基于海伦公式识别待判定面来确定接头空间位置关系,并结合最小轮廓线距离完成焊缝特征识别;然后基于轮廓线总条数和最小轮廓线距离的两端点,识别出焊缝坡口处特征点及线;最后基于三类焊接接头所建的数学模型提取出与焊接工艺相关的焊缝特征参数.测试结果表明,文中焊缝特征参数提取算法能准确识别4类接头形式和10种坡口类型,以及准确提取焊缝间隙、坡口夹角和焊接件板厚等参数,具有焊缝特征识别广且信息提取齐全的优点.与其他相关识别算法相比,文中算法的识别率达到100%,而识别效率提升了16.06%,从而进一步验证了算法的有效性.

基于深度卷积神经网络的激光雷达图像轮廓线提取方法

为提高地物轮廓线提取精度,提出深度卷积神经网络的激光雷达图像轮廓线提取方法。采用深度卷积神经网络进行目标点云识别,利用激光雷达点云数据构建不规则三角网,采用不规则三角网法向量方法检测激光雷达图像边缘点,搜索初始角点,通过角度阈值判断是否为伪角点,确定最终角点集合,采用变权重最小二乘法拟合激光雷达图像轮廓线。实验结果表明:该方法提取的激光雷达图像轮廓线误差小,轮廓线可以含全部边缘点,角点坐标最大偏差和占地面积相对误差低、点云贡献率高,轮廓提取效果突出。

基于轮廓线层间形态插值的三维地质隐式曲面重构

地质勘查剖面图上地质体轮廓线分布稀疏,难以满足复杂地质表面的三维形态重构建模。为此,提出了一种基于最大相似度匹配轮廓线层间形态插值的三维地质隐式曲面重建方法。该方法首先采用模糊匹配算法,生成相邻剖面地质体轮廓线顶点映射集;然后通过计算匹配点相似度获取相似系数,基于最大相似度匹配原则建立最佳轮廓线顶点映射;最后基于轮廓线对应顶点计算层间梯度插值作为形态约束,采用径向基隐式曲面重建方法实现地质体三维曲面重建。通过实例的地质体轮廓线三维隐式建模结果,验证了该方法不仅可以实现形状大小各异的层间轮廓线形态插值,同时能够有效克服隐式曲面重建中由于数据稀疏而引起的曲面过度光滑或不连续的现象,可以为基于隐函数的复杂地质表面重建提供基础。

直线段检测算法在机载LiDAR建筑物轮廓线提取中的应用

针对机载LiDAR点云数据提取建筑物轮廓线耗时多且精度不高的问题,本文提出了一种基于直线段检测(LSD)的机载LiDAR建筑物轮廓线提取方法。该方法首先对已分类的建筑物点云进行栅格化得到二值图;然后对二值图进行膨胀、腐蚀操作,消除二值图中因栅格化产生的空洞;最后利用LSD算法进行直线检测获取规则的建筑物轮廓线。经过实测数据的验证,本文方法可以检测到亚像素级的建筑物轮廓线,与传统的Canny算法相比能够提高约50倍的效率。

建筑外轮廓线算法在BIM审查中的研究应用

随着建筑信息化模型的普及,工程项目审查脱离二维图纸进行建筑信息模型审查成为发展趋势。建筑信息审查从信息数据到实际审查的数据,通常需要借助算法来完成。本研究基于Revit平台,采用RevitAPI对Revit样例模型的房间轮廓线数据,研究了凸包算法在建筑外轮廓线计算中的应用;根据凸包算法的计算思路,提出一种基于线集合数据的通用计算方法-凹包算法,并研究了凹包算法在建筑外轮廓线计算中的应用;根据建筑模型的常用建模方式,提出一种更为适合计算建筑外轮廓线的方法——基于房间信息计算方法;对比了三种外轮廓线计算方法的精确度,给出了更适合计算建筑外轮廓线的算法。

一种基于激光点云数据的房屋轮廓线提取方法

提出了一种基于激光点云数据提取房屋轮廓线的方法。首先在屋顶激光点云数据中搜索平面距离最远的两个激光点,选择其一为起始点,根据相邻边缘点连线的一侧不存在激光点的原则,检测屋顶所有的边缘点;然后对边缘点分组,利用最小二乘直线拟合方法分别拟合各条轮廓线并进行规则化;最后,选择轮廓线最外侧的激光点,对各条轮廓线进行平移外扩,并通过相邻轮廓线相交确定屋顶角点的坐标。实验结果表明,与通常采用的对屋顶激光点云构建不规则三角网(TIN)获取边缘点的方法相比,该算法运行效率明显提高,检测到的屋顶边缘点数量更多,获取的屋顶轮廓线精度更高。

一种改进的薄壁文物碎片特征轮廓线提取技术

针对使用一般的边界提取方法提取三维网格模型特征轮廓线不完整问题,提出一种新的薄壁文物碎片特征轮廓线提取的综合算法。区别了特征轮廓线和轮廓线的概念,引入主轮廓线和次轮廓线以及二级邻接生长曲面的概念。主轮廓线的提取使用改进的基于边重数判断的提取方法;提出次轮廓线的一种新的提取方法:首先对三维网格曲面分割并识别断裂面,然后对断裂面的二级邻接生长曲面进行曲面扫描,提取次轮廓线;最后从主轮廓线和次轮廓线中得到三维模型的特征轮廓线。使用该算法准确地提取了文物碎片的特征轮廓线,实验结果表明此方法稳定且准确。

一种辅助轮廓线的断层医学图像三维重建算法

针对轮廓线重建过程中的轮廓分叉问题,提出了一种改进的多轮廓线三维重建算法,通过构造辅助轮廓线将多轮廓线的连接转换为单轮廓线的连接,改进了利用多轮廓线进行三维重建的不足,利用可接受表面实现特征点的三角化,并根据曲率的变化拟合重建过程中的不光滑表面,进而实现断层医学图像的三维重建。实验结果证明,运用本算法在保证重建物体正确的同时,缩短了体数据的构造时间,加快了整个表面的重建速度。

北京历史街区更新中“第二次轮廓线”设计对策

“第二次轮廓线”作为北京历史街区景观风貌的重要组成部分,在保护场所精神、构建古都风貌方面起着重要作用。北京近期出台的多项文件中对“第二次轮廓线”包含的要素进行了规范,但在法律规范、监督管理、公众参与等方面仍存在提升空间。通过对比国内外成功经验提出对策,以期为北京历史街区更新提供参考。

具象漆画中轮廓线的表现与探究

在中国漆画艺术快速的发展历程中,本文的研究角度着重于轮廓线的特征与表现方法在具象漆画中的发展与意义,目的是将轮廓线的特征更好地运用于作品之中,探究其更新颖、独特的表现方法,从而使得漆画语言的表现方式更为丰富。通过对具有独立风格的大师之作进行分析佐证,探究艺术家们作品中轮廓线所传递出的情感表达。轮廓线的描绘所呈现的方式多种多样,这种现象也体现了出了当代的漆画作品中个性的解放,正是当代漆画创作中所需要的。同时加深对于轮廓线表现形式的认识与思考,在吸收其他画种创作优点的同时,大胆探索媒介语言千变万化的表现,对创新材料实践的过程进行详细记录,深化漆画语言的表现力,拓宽漆画技法的表现范畴,深入总结发掘漆材料的新形态,使得漆画这一科目的优势更突出、呈现出更加独立的新面貌。

基于方向预测规则化的建筑物轮廓线提取算法

设计基于方向预测规则化的建筑物轮廓线提取算法,提升轮廓线提取完整性。利用机载激光雷达采集建筑物点云数据,通过改进的散点轮廓算法在点云数据内提取建筑物轮廓点,利用道格拉斯普克算法,在轮廓点内提取关键轮廓点,采用随机抽样一致算法拟合关键轮廓点获取简化轮廓线,通过方向预测规则化算法规则化处理简化轮廓线获取最终建筑物轮廓线提取结果。实验证明:该算法可有效采集建筑物点云数据,提取建筑物轮廓点与轮廓线;在提取不同建筑物屋顶形状时,该算法轮廓线提取的完整率、点云贡献率均较高,最大偏差均较低,即轮廓线提取完整性较优、精度较高。

建筑物侧面轮廓线约束的高分辨率遥感影像建筑物高度估算方法

针对现有利用阴影长度法提取建筑物高度时存在的阴影间相互遮挡问题,提出了一种基于建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算的新方法。首先,利用RPC模型计算建筑物像点位移的方向与卫星成像角度,再将遥感影像进行旋转,使建筑物像点位移沿水平方向;然后,利用Canny算法进行轮廓检测,并构建一定长度的矩形形态学结构元素,对轮廓图像进行形态学开运算,以提取侧面轮廓线,再利用Hough变换与建筑物角点约束,对所提取的轮廓线进一步筛选;最后,根据卫星侧视成像时建筑物高度与像点位移的几何关系进行建筑物的高度估算。利用实际的高分辨率卫星影像对本文方法进行了验证,并与阴影法估算建筑物高度进行了对比。试验结果证明,利用建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算平均误差可以达到0.7m,且实际精度优于使用阴影法进行建筑物高度估算。

基于轮廓线的非真实感绘制技术

从NPR技术的形成和特点出发,详细论述了NPR中轮廓线的检测和绘制技术等问题。轮廓线在NPR中占有重要地位,它的表现不仅关系到NPR最终效果的好坏,而且也是实时绘制中一个提高速度的关键。重点介绍了NPR中流行的和最新的轮廓线检测与绘制技术,并对这些算法和技术进行了分类与分析,总结了其优缺点和适用场景。

一种侧视地图建筑物轮廓线自动提取方法

以WebGIS技术和移动GIS技术为基础的侧视地图服务逐渐成为GIS行业的主流,高效直观侧视地图在"互联网+"时代的应用日益普及。针对目前提取侧视地图建筑物轮廓人工交互效率低下和轮廓精度差等问题,提出一种任意视角侧视地图建筑物轮廓线的自动提取方法。在顾及建筑物之间存在遮挡的情况,利用颜色缓冲区和深度缓冲区进行渲染,解决建筑物之间的遮挡,获取单个建筑模型,同时采用形态学算子对获取的单个模型轮廓进行处理,再基于提出的改进测地轮廓线模型(GAC)追踪和拟合建筑模型轮廓线,得到建筑物轮廓线;最后,以武汉市三维模型数据为例,证明本文方法可行性和有效性。

基于LIDAR数据的建筑轮廓线提取及规则化算法研究

建筑轮廓线提取与规则化是LIDAR数据处理和建筑三维建模的重要步骤和技术难点。首次将"AlphaShapes算法"应用于LIDAR数据处理,实践证明该算法简洁高效、运行稳定、提取精度高,适用于任何形状的建筑轮廓线提取,并具有一定自适应性和滤波功能,非常适合LIDAR点云数据提取建筑轮廓线。同时,提出了改进的"管子算法"用于原始轮廓线的简化,提出了适用于四边形的"矩形外接圆法"和适用于多边形(大于四边且边数为偶数)的"分类强制正交法"以进一步实现轮廓线的规则化,最终解决了离散点云提取规则建筑轮廓线的核心问题。实践证明,本文所述算法适用于凸凹多边形建筑内外轮廓线的提取与规则化。

在思考中描绘对象──浅谈素描教学中的外轮廓线问题

在素描基础教学中，外轮廓线往往被忽视，其实在一张优秀的绘画作品中，外轮廓线处理得是否得当，对作品本身有着至关重要的作用，它是画面成份中不可或缺的重要部分。

机载LiDAR点云建筑物屋顶轮廓线自动提取研究综述

建筑物作为城市中最主要的人工地物,其三维模型是智慧地球建设的重要数据支撑,实现精准自动化三维重建至关重要。机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)技术因具有环境约束小、操作成本低、采集速度快、数据精度高、可全天候获取地物空间信息等优势,已成为自动提取建筑屋顶轮廓线辅助建筑三维重建的主要数据源。首先对建筑屋顶轮廓线提取技术的发展历程进行简要回顾,再根据以往研究内容总结出一套较为通用的技术流程;该技术流程4个关键步骤为点云滤波、建筑物提取、屋顶轮廓线提取和轮廓线规则化;对每一步骤的实现方法、常用算法、发展现状以及面临问题进行详细阐述和对比分析。最后,对本技术面临的挑战和未来发展趋势进行讨论。

利用原始激光雷达点云数据提取渐进式建筑物轮廓线

建筑物是城市三维建模的重要元素,其轮廓信息的提取既是难点又是重点。本文提出了原始激光雷达点云数据的渐进式建筑物轮廓线提取方法。首先对原始点云数据采用渐进数学形态学滤波分离非地面点;然后使用改进的三维Hough转换分类出建筑物点云;进一步提取建筑物轮廓点,并根据相邻点方位角阈值确定建筑点云轮廓的关键点,以此简化并拟合建筑物轮廓线;最后基于轮廓线长度加权方向将建筑物轮廓规则化。结果表明,该方法大大提高了点云处理的效率和精度,可以直接从采集到的初始数据中自动化渐进式得到建筑物轮廓线信息。同时该方法对解决中小城镇建筑物体积小,距离近和屋顶坡度较大等问题具有较好的效果。