[发明专利]一种管道声呐点云去噪方法和系统

权利要求书

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。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，采用自适应DBSCN算法去除离群噪声。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，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，ω_max,ω_min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。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，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，w_ij表示第j个聚类的第i个聚类中心的权值，x_p表示点云坐标矢量，x_ij表示待解的聚类中心坐标，|x_p-x_ij|表示x_p到各个集群中心的欧式距离。

5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

S4.根据位于中间的全局最优聚类中心坐标和聚类半径，确定管道拟合截面，根据位于最底层的全局最优聚类中心坐标和聚类半径，确定淤泥截面。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，若管道拟合截面存在数据缺失，根据聚类得到的管道截面点补全完整的管道截面。

7.一种管道声呐点云去噪系统，其特征在于，该系统包括：计算机可读存储介质和处理器；

所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令；

所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令，执行权利要求1至6任一项所述的管道声呐点云去噪方法。