基于改进欧氏聚类的垃圾处理机械运行数据异常筛除方法  

作　　者：王钊 

机构地区：[1]深圳市深水生态环境技术有限公司,广东省深圳市518000

出　　处：《工程机械文摘》2024年第6期75-78,共4页Construction Machinery Digest

摘　　要：由于垃圾处理机械运行状态数据分布和变化模式的不规则性,导致数据异常筛除的效果难以得到保障,为此,提出基于改进欧氏聚类的垃圾处理机械运行数据异常筛除方法研究。采用数据减量策略——体素栅格下采样对垃圾处理机械运行数据区域点云进行分割处理后,利用邻域法线夹角均值约束方法精确提取目标点云中的边缘点,利用改进欧氏聚类去除目标垃圾处理机械运行数据点云k-D树中的异常点。在测试结果中,设计方法对于垃圾处理机械运行数据异常筛除率基本稳定在95.0%以上,具有良好的实际应用效果。

关 键 词：改进欧氏聚类 异常筛除 体素栅格下采样 区域点云分割 邻域法线夹角均值约束 K-D树 

分 类 号：X799.3[环境科学与工程—环境工程] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]