| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 1 绪论 | 第13-20页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第13-15页 |
| ·地球空间信息科学的形成及应用领域 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容及实际意义 | 第14-15页 |
| ·三维物体识别研究现状 | 第15-18页 |
| ·三维物体识别方法介绍 | 第15-17页 |
| ·激光扫描测量技术的现状 | 第17-18页 |
| ·课题来源及论文组织结构 | 第18-20页 |
| 2 变电站设备点云数据识别整体流程及预处理 | 第20-30页 |
| ·变电站设备点云数据识别整体处理流程 | 第20页 |
| ·变电站设备点云数据的获取 | 第20-23页 |
| ·Faro激光扫描仪介绍 | 第20-21页 |
| ·变电站真实环境下点云数据采集过程 | 第21-23页 |
| ·变电站设备点云数据的精简 | 第23-29页 |
| ·常用的点云数据精简方法 | 第23-24页 |
| ·基于八叉树结构编码的点云精简 | 第24-26页 |
| ·点云精简实验 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 投影降维数据边界点提取及曲率计算 | 第30-47页 |
| ·Delaunay三角网格剖分 | 第30-36页 |
| ·Delaunay三角剖分定义 | 第30-31页 |
| ·Delaunay三角剖分的准则 | 第31-32页 |
| ·局部最优化处理 | 第32页 |
| ·Delaunay剖分算法 | 第32-34页 |
| ·基于Delaunay三角化提取点集边界点 | 第34-36页 |
| ·滚圆法提取点集边界点原理 | 第36-39页 |
| ·Alpha Shape简介 | 第36页 |
| ·Alpha Shape算法原理 | 第36-37页 |
| ·滚圆法基本原理 | 第37页 |
| ·滚圆法提取设备投影点集边界点步骤 | 第37-39页 |
| ·边界点曲率计算 | 第39-43页 |
| ·曲率计算相关研究 | 第39页 |
| ·点到弦的距离累积 | 第39-43页 |
| ·滚圆法提取点集边界点实验 | 第43-45页 |
| ·距离累积法求取边界点曲率实验 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 投影轮廓特征提取及目标分类 | 第47-66页 |
| ·投影轮廓特征的提取 | 第47-51页 |
| ·目标点云识别算法 | 第51-54页 |
| ·基于投影轮廓特征的模型预选 | 第51页 |
| ·基于ICP算法的目标识别 | 第51-54页 |
| ·点云识别实验分析 | 第54-64页 |
| ·模型预选的高效性 | 第54-58页 |
| ·ICP点云配准方法分析 | 第58-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 5 Matlab识别算法封装及模型库管理系统设计 | 第66-78页 |
| ·Matlab识别算法封装 | 第66-67页 |
| ·C#调用 Matlab 算法封装的 dll 文件 | 第67-69页 |
| ·模型数据库管理系统设计 | 第69-77页 |
| ·数据库表设计 | 第69-70页 |
| ·数据库管理系统功能介绍 | 第70-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 6 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·本文研究内容总结 | 第78页 |
| ·研究展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第84页 |