[發(fā)明專(zhuān)利]一種管道聲吶點(diǎn)云去噪方法和系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210454829.3
• 申請(qǐng)日: 2022-04-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114841204A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-08-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉文黎;駱漢賓;李琛;吳俊豪
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 華中科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 華中科技大學(xué)專(zhuān)利中心 42201
• 代理人: 胡秋萍

1.一種管道聲吶點(diǎn)云去噪方法，其特征在于，該方法包括：

S1.對(duì)管道內(nèi)原始聲吶掃描數(shù)據(jù)去除離群噪聲，得到初篩后聲吶點(diǎn)云；

S2.對(duì)初篩選后聲吶點(diǎn)云進(jìn)行聚類(lèi)，得到3個(gè)全局最優(yōu)聚類(lèi)中心坐標(biāo)和聚類(lèi)半徑；

S3.根據(jù)位于最頂層的全局最優(yōu)聚類(lèi)中心坐標(biāo)和聚類(lèi)半徑，確定為高密度噪聲，從初篩后聲吶點(diǎn)云中剔除。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S1中，采用自適應(yīng)DBSCN算法去除離群噪聲。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采用改進(jìn)的鯨魚(yú)算法對(duì)初篩選后聲吶點(diǎn)云進(jìn)行聚類(lèi)，聚類(lèi)中心作為鯨魚(yú)位置，所述改進(jìn)的鯨魚(yú)算法具體如下：

經(jīng)典鯨魚(yú)算法的螺旋生生位置更新機(jī)制不變，收縮包圍機(jī)制采用自適應(yīng)權(quán)值：

其中，表示更新后的位置矢量，表示目前最佳位置矢量，ω表示自適應(yīng)權(quán)值，表示矢量因子，ω_max,ω_min分別表示自適應(yīng)權(quán)值最大值和最小值，i表示當(dāng)前迭代輪次，M表示最大迭代次數(shù)。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述改進(jìn)的鯨魚(yú)算法的目標(biāo)函數(shù)如下：

其中，fitness表示優(yōu)化目標(biāo)，n表示聚類(lèi)中心的變量個(gè)數(shù)，w_ij表示第j個(gè)聚類(lèi)的第i個(gè)聚類(lèi)中心的權(quán)值，x_p表示點(diǎn)云坐標(biāo)矢量，x_ij表示待解的聚類(lèi)中心坐標(biāo)，|x_p-x_ij|表示x_p到各個(gè)集群中心的歐式距離。

5.如權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，該方法還包括：

S4.根據(jù)位于中間的全局最優(yōu)聚類(lèi)中心坐標(biāo)和聚類(lèi)半徑，確定管道擬合截面，根據(jù)位于最底層的全局最優(yōu)聚類(lèi)中心坐標(biāo)和聚類(lèi)半徑，確定淤泥截面。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，若管道擬合截面存在數(shù)據(jù)缺失，根據(jù)聚類(lèi)得到的管道截面點(diǎn)補(bǔ)全完整的管道截面。

7.一種管道聲吶點(diǎn)云去噪系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括：計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和處理器；

所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)可執(zhí)行指令；

所述處理器用于讀取所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)的可執(zhí)行指令，執(zhí)行權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的管道聲吶點(diǎn)云去噪方法。