Segmentation of planar surfaces in LiDAR point clouds of an electrical substation by exploring the structure of points neighbourhood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. According to the Department of Energy of the USA, today’s electrical distribution system is 97.97% reliable. However, power outages and interruptions still impact many people. Many power outages are caused by animals coming into contact with the conductive elements of the electrical substations. This can be prevented by covering the conductive electrical objects with insulating materials. The design of these custom-built insulating covers requires a 3D as-built plan of the substation. This research aims to develop automated methods to create such a 3D as-built plan using terrestrial LiDAR data for which objects first need to be recognized in the LiDAR point clouds. This paper reports on the application of a new algorithm for the segmentation of planar surfaces found at electrical substations. The proposed approach is a region growing method that aggregates points based on their proximity to each other and their neighbourhood dispersion direction. PCA (principal components analysis) is also employed to segment planar surfaces in the electrical substation. In this research two different laser scanners, Leica HDS 6100 and Faro Focus3D, were utilized to scan an electrical substation in Airdrie, a city located in north of Calgary, Canada. In this research, three subsets incorporating one subset of Leica dataset with approximately 1.7 million points and two subsets of the Faro dataset with 587 and 79 thousand points were utilized. The performance of our proposed method is compared with the performance of PCA by performing check point analysis and investigation of computational speed. Both methods managed to detect a great proportion of planar points (about 70%). However, the proposed method slightly outperformed PCA. 95% of the points that were segmented by both methods as planar points did actually lie on a planar surface. This exhibits the high ability of both methods to identify planar points. The results also indicate that the computational speed of our method is superior to that of PCA by 50%. It is concluded that our proposed method achieves better results with higher computational speed than PCA in the segmentation of planar surfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».