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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种管道声呐点云去噪方法和系统，属于排水管道检测领域。包括：对管道内原始声呐扫描数据去除离群噪声，得到初筛后声呐点云；对初筛选后声呐点云进行聚类，得到3个全局最优聚类中心坐标和聚类半径；根据位于最顶层的全局最优聚类中心坐标和聚类半径，确定为高密度噪声，从初筛后声呐点云中剔除。本发明首先对管道内原始声呐扫描数据去除离群噪声，得到初筛后声呐点云，以获得更准确的数据进行进一步处理再通过聚类，得到3个全局最优聚类中心坐标和聚类半径，最后根据位于最顶层的全局最优聚类中心坐标和聚类半径，确定为高密度噪声，从初筛后声呐点云中剔除，保证了扫描结果的精确度和可读性，提高声呐点云数据的处理效率。
主权项：1.一种管道声呐点云去噪方法，其特征在于，该方法包括：S1.对管道内原始声呐扫描数据去除离群噪声，得到初筛后声呐点云；S2.对初筛选后声呐点云进行聚类，得到3个全局最优聚类中心坐标和聚类半径；S3.根据位于最顶层的全局最优聚类中心坐标和聚类半径，确定为高密度噪声，从初筛后声呐点云中剔除；采用改进的鲸鱼算法对初筛选后声呐点云进行聚类，聚类中心作为鲸鱼位置，所述改进的鲸鱼算法具体如下：经典鲸鱼算法的螺旋生生位置更新机制不变，收缩包围机制采用自适应权值： 其中，表示更新后的位置矢量，表示目前最佳位置矢量，ω表示自适应权值，表示矢量因子，ωmax,ωmin分别表示自适应权值最大值和最小值，i表示当前迭代轮次，M表示最大迭代次数；所述改进的鲸鱼算法的目标函数如下： 其中，fitness表示优化目标，n表示聚类中心的变量个数，wij表示第j个聚类的第i个聚类中心的权值，xp表示点云坐标矢量，xij表示待解的聚类中心坐标，|xp-xij|表示xp到各个集群中心的欧式距离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种管道声呐点云去噪方法和系统
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