基于点云特征提取的电力刀闸三维状态识别方法

作者：廖华; 周庆; 蔡宇; 袁卫义; 陈妍华

来源：电力科学与技术学报, 2022, 37(03): 190-198.

DOI：10.19781/j.issn.1673-9140.2022.03.023

• 电力刀闸
• 三维图像识别
• 特征提取

电力刀闸是电力系统基本组成部件，系统运维时刀闸状态往往需要人工多次确认。在此背景下，提出一种新的刀闸状态识别方法。首先，将输入的三维刀闸图像转换为彩色点云数据，并从彩色点云数据中提取场景特征；然后，利用现有的方向直方图颜色特征描述算法，基于局部纹理和形状信息构建识别特征的描述符，并根据给定提取的特征描述符，执行两阶段匹配过程以找到场景和目标的彩色点云模型之间的对应关系；其次，使用霍夫投票算法过滤对应集中的匹配误差，并估计刀闸的初始三维姿态；最后，姿态估计阶段采用随机样本一致性和假设验证算法来改进初始姿态，且过滤带有错误假设的不良估计结果。实验结果表明，该方法不仅能成功识别复杂电力场景中的刀闸部件，而且能准确估计目标的三维姿态信息。

• 单位
  中国南方电网有限责任公司超高压输电公司; 华南理工大学