基于降维数据边界点曲率的变电站设备识别

• 作者: 冯冬青 窦本君 纪勇 罗勇 郑尚高
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 三维数据 识别 降维 边界点 曲率 仿真
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 交通工程与电气工程
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2868字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2017.02.014

摘要

为了对变电站三维仿真模型进行快速重建,针对变电站设备三维数据量过大,不能快速识别的问题,通过对设备的三维数据做降维处理,减少数据处理量,研究利用降维后的数据对设备进行快速精确识别的方法.通过分析降维数据点集的特征,笔者提出一种利用降维数据边界点曲率进行识别的方法,其中边界点提取采用基于Alpha Shapes原理的滚圆法,边界点的曲率通过点到弦的距离累积来计算,最后利用边界点的曲率来识别不同的设备.仿真实验表明,该识别方法简洁高效,大大降低了计算量,并且能够有效地识别不同设备.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯冬青	郑州大学电气工程学院	96	930	17.0	23.0
2	罗勇	郑州大学电气工程学院	47	351	9.0	16.0
3	窦本君	郑州大学电气工程学院	1	1	1.0	1.0
4	纪勇		1	1	1.0	1.0
5	郑尚高		1	1	1.0	1.0