期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于PSO-KNN的变电站设备三维点云识别方法研究
被引量：
14
1
作者
李科
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第18期182-187,共6页
针对传统的三维重建方法因数据缺失而造成的精度差、效率低等问题,在三维激光扫描点云的基础上,提出了一种将粒子群优化算法和k-近邻分类算法相结合的变电站设备三维点云识别方法。通过粒子群优化算法对各子空间特征的系数权重进行优化...
针对传统的三维重建方法因数据缺失而造成的精度差、效率低等问题,在三维激光扫描点云的基础上,提出了一种将粒子群优化算法和k-近邻分类算法相结合的变电站设备三维点云识别方法。通过粒子群优化算法对各子空间特征的系数权重进行优化,k-近邻分类算法完成分类。通过实验分析点云子空间的大小和丢失率对识别效果的影响,并与改进的迭代最近点算法进行比较,验证该方法的优越性和准确性。实验结果表明,该方法具有较好的识别准确率和效率,识别准确率达到95%以上,平均识别时间为0.19 s,具有一定的应用价值。
展开更多
关键词
变电站设备
粒子群算法
k-近邻分类算法
三维点云识别
三维重建
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于PSO-KNN的变电站设备三维点云识别方法研究
被引量：
14
1
作者
李科
机构
国网
四川省
电力
公司
信通
公司
(
省
数据
中心
)
出处
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第18期182-187,共6页
基金
国家电网公司科技项目资助(5216A0182020R)。
文摘
针对传统的三维重建方法因数据缺失而造成的精度差、效率低等问题,在三维激光扫描点云的基础上,提出了一种将粒子群优化算法和k-近邻分类算法相结合的变电站设备三维点云识别方法。通过粒子群优化算法对各子空间特征的系数权重进行优化,k-近邻分类算法完成分类。通过实验分析点云子空间的大小和丢失率对识别效果的影响,并与改进的迭代最近点算法进行比较,验证该方法的优越性和准确性。实验结果表明,该方法具有较好的识别准确率和效率,识别准确率达到95%以上,平均识别时间为0.19 s,具有一定的应用价值。
关键词
变电站设备
粒子群算法
k-近邻分类算法
三维点云识别
三维重建
Keywords
substation equipment
particle swarm optimization
k-nearest neighbor classification algorithm
3D point cloud recognition
3D reconstruction
分类号
TM63 [电气工程—电力系统及自动化]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO-KNN的变电站设备三维点云识别方法研究
李科
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
