CN114782357B 一种用于变电站场景的自适应分割系统及方法 （杭州电子科技大学）

WO2022021739A1,2022.02.03一种用于变电站场景的自适应分割系统及本发明公开了一种用于变电站场景的自适2站巡检机器人通过所搭载的RGB-D相机对变电站内各电气设备进行扫描，获取三维点云数所述的误差判断模块、数据预处理模块、聚类模块和位姿规范转换所述的误差判断模块用于判断真实三维空间点在图像平面上的投影和重投影的差值所述的数据预处理模块用于对通过误差判断模块判断的变电站场景点云数据进行滤所述的聚类模块利用欧式距离对预处理后的变电站场景点云数据根据自适应密度进所述的位姿规范转换模块用于对聚类结果进行位姿规范转换，降所述的数据填补模块用于对位姿规范转换模块拟合出的三维轮廓进行数在去除地面点云后数据中，首先根据下式计算两两特征点间设均值e为初始半径，计算在图像物理坐标系原点为圆心初始半径为e邻域内点的数首先选择场景中一组彼此间隔已知的平行线和任意与平行线垂直相交的直线作为标3每个部分提取最低的点云数据并拟合出地面模型；通过与已知的RGB-D相机的高度和设定进一步对聚类后结果进行位姿转换，由于相机在场景中扫描中存在变电站巡检机器人端通过所搭载的RGB-D相机对变电站内各电气设备进行扫描，获取变电站场景的电气设备在三维空间下是相互独立的，因此变电站场景下的4每个部分提取最低的点云数据并拟合出地面模型；通过与已知的RGB-D相机的高度和设定在去除地面点云后的变电站场景点云数据中，首先根据下式计算设均值e为初始半径，计算在图像物理坐标系原点为圆心初始半径为e邻域内点的数对聚类后结果进行位姿转换，由于相机在场景中扫描中存在旋转和平移进一步对三维轮廓框进行填充操作，将变电站中空设备当作实心物体5设备的自适应分割与识别在变电站大规模定位精度有着基础的支撑作[0004]视觉测距是利用摄像机获得的图片得出深度信息，如果按照测量的原理进行分6们发现变电站场景中各电气设备在三维空间是相对独立的，所以已知平行线的的条件下，7[0018]所述的误差判断模块用于判断真实三维空间点在图像平面上的投影和重投影的[0019]所述的数据预处理模块用于对通过误差判断模块判断的变电站场景点云数据进[0020]所述的聚类模块利用欧式距离对预处理后的变电站场景点云数据根据自适应密[0024]首先选择场景中一组彼此间隔已知的平行线和任意与平行线垂直相交的直线作[0026]首先对变电站整体场景进行初步滤波操作，由于地面的无纹理环境为平面，在设定阈值进行比较，判断每个点是否属于地面点。并不断循环计算N个部分中属于平面的8[0032]进一步对聚类后结果进行位姿转换，由于相机在场景中个样本的轮廓均在现实世界中存在一定可能性。因此将这四类样本一起输入到RANSAC中，通过RANSAC拟合出每类点云相对应的[0035]变电站巡检机器人端通过所搭载的RGB-D相机对变电站内各电气设备进行扫描，操作系统(ROS)中Kalibr工具对RGB-D相机进行离线标定，使用RGB-D相机内在参数计算真和三平行线在空间和图像平面交点坐标、相交直线的投影和消失点坐标得到相机的旋转[0039]步骤3：通过数据预处理模块对通过误差判断的变电站场景点云数据进行数据预9[0040]首先对变电站整体场景进行初步滤波操作，由于地面的无纹理环境为平面，在设定阈值进行比较，判断每个点是否属于地面点。并不断循环计算N个部分中属于平面的的轮廓均在现实世界中存在一定可能性。因此将这四类样本一起输入到RANSAC中，通过[0047]步骤6：通过数据填补模块对三维轮廓进行数据填补后将结果传回变电站巡检机[0048]进一步对三维轮廓框进行填充操作，将变电站中空设备[0053]本发明方法结合于变电站场景下的点云数据提出一个灵活场景约束应对相机外[0062]欧几里得距离(Euclideandistance)也称欧式距离，通常作为定义来衡量在m维三维空间中的欧式距离表示为两点之间的实际距离。在计算相似度(如人脸识别)的场景黑色为背景色)将前景中的像素的值转化为该点到达最近的背景点的距离。欧氏距离变换[0069]变电站巡检机器人端通过所搭载的RGB-D相机对500KV变电站内各电气设备进行用机器人操作系统(ROS)中Kalibr工具对RGB-D相机进行离线标定，使用RGB-D相机内在参之后巡检机器人端将处理后的500KV变电站场景点云数据传至相应服务器端，后续对大量间点在图像平面上的投影和重投影的差值即重投影像素差不可能恰好为0。当重投影误差[0081]进一步对聚类后结果进行位姿转换，由于相机在场景中扫描中存在旋转和平个样本的轮廓均在现实世界中存在一定可能性。因此将这四类样本一起输入