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摘 要：为了能更直观的观察变电站运行情况，本文对三维可视化技术和信息融合技术的研究现状及原理进行了分析，基于信息融合的三维可视化技术可将变电站设备与人员的状态融合入三维可视化系统中，实时更新目标的状态和位置。
关键词：双目视觉；三维可视化；信息融合
1.引言
随着计算机软、硬件突飞猛进的发展，社会的各行各业对三维可视化技术的需求已经越来越突出。当前三维显示技术已在军事、航空、航天、医学、地质勘探、文化娱乐和艺术造型等方面得到广泛应用。
为实现变电站的三维可视化，需要对变电站进行三维建模，构建变电站的三维模型。监控摄像头采集现场数据之后，对视频进行智能处理，根据设备的状态和人员目标的状态，将设备与人员的状态融合入变电站的三维可视化系统中，通过采集的数据以及处理结果实时更新目标的状态和位置，并且实时显示到变电站三维系统中。
2.三维可视化技术研究现状
（1）研究现状
1）建模软件
目前应用较多的是欧特克（Autodesk） 公司的 3ds MAX 和Maya；Multigen 公司的 Creator；Google 公司的 Sketch Up；Microsoft旗下Caligari公司的trueSpace等。这些建模软件，几乎可以满足我们所见到的任何现实世界中的物体模型的建立，比如房屋、道路、管道、植物、动物、日常用品以及我们现实生活中见到的一切。
2）平台软件和应用软件
三维可视化软件大都依赖于计算机图形学和可视化技术的发展。人们对计算机可视化技术的研究已经历了一个很长的历程，而且形成了许多可视化工具，比如 Directx 和 OpenGL，尤其在地里信息系统领域，当前Arc/info，MapInfo，MAPGIS，SuperMap，GeoStar等国内外专业二维 GIS 软件都有自己专有的三维GIS 子系统。比较专业的三维可视化系统软件或平台有：美国 ERDAS 公司的 IMAGINE Virtual GIS；美国 Skyline 软件；国内适普软件有限公司的 IMAGIS Classic；国内灵图的VRMap。
另外，像国内的武汉吉奥公司的CCGIS、上海杰图三维展示系统、中视典的 VRP 产品体系，在三维可视化方面都有自己独特的功能。
（2）双目立体视觉与三维重建
双目立体视觉是计算机视觉的基础内容，它利用成像设备在不同角度获取目标物体的两幅图像，然后基于视差原理，计算两幅图像中对应点的位置偏差，获取物体空间信息的方法。
3.信息融合技术发展状况及方法
（1）发展状况
信息融合技术是智能信息处理的一个重要研究领域。1973年，美国国防部自主开发了声呐信号理解系统，数据融合技术在该系统中得到最早的体现。此后，数据融合技术蓬勃发展，不仅在人工系统中尽可能采用多种传感器来收集信息，而且在工业控制和管理等领域也朝着多传感器方向发展。20世纪70年代末，在公开的技术文献中开始出现基于多传感器信息整合意义的融合一词，并开始广泛应用与军事与民用领域。
在美国军用电子技术带动下，20世纪80年代后期以来西方其他先进技术国家也先后加强多传感器信息融合研究活动，而且很快向民用部门扩展。1987年2月，美国国家科学基金会（NSF）首次在犹他州召开了“制造自动化中的多传感器信息融合”学术研讨会。
同年10月，全美人工智能学会（AAL）在伊利诺斯州召开了“空间推进与多传感器融合”学术研讨会。1988年，美国摄影仪器工程师协会（SPIE）主办了两次有关信息融合的学术研讨会，一次主题为“空间推理与景物解释”，另一次主题为“传感器融合”。同年，美国国防部把信息融合技术列为90年代重点研究开发的二十项关进技术之一，且列为最优先发展的A类。1989年，北约组织也在巴黎召开了这方面的会议，主题是“计算机视觉中的多传感器融合”。美国一实验室理事会（JDL）下设的C3技术委员会（TPC3）专门成立了信息融合学术会议，并通过SPIE传感器融合专辑、IEEE Trans，On AES，AC等发表有关论著；为了进行广泛的国际交流，1998年成立了国际信息融合学会，总部设在美国，每年举行一次信息融合研究国际学术大会。
到目前为止，美、英、法、意、日等国已研究出上百个军用融合系统，取得了一定的成果，但还存在着一些难题没有完全解决。如传感器模型、融合过程的推理以及有关算法的研究等。
国内关于信息融合技术的研究起步相对较晚，到了20世纪80年代末才开始有关多传感器信息融合技术研究的报道。20世纪90年代初，这一领域在国内才逐渐形成高潮。在政府、军方和各种基金部门的资助下，国内一批高校和研究所开始广泛从事这一技术的研究工作，出现了一大批理论研究成果。
20世纪90年代中期以来，信息融合技术在国内已发展成为多方关注的共性关键技术，出现了许多热门研究方向，许多学者致力于机动目标跟踪、分布监控融合、多传感器综合跟踪与定位、分布信息融合、目标识别与决策信息融合、姿态评价与威胁估计、图像融合、智能机器人等领域的理论及应用研究，相继出现了一批多目标跟踪系统和有初步综合能力的多传感器信息融合系统。
（2）信息融合技术方法
信息融合作为对多源信息的综合处理过程，具有本质的复杂性。传统的估计理论和识别算法，以及新兴的基于统计推断、人工智能和信息论的新方法，都可以用来解决信息融合问题。目前主要的信息融合方法可以分为以下几类：
1）信号处理与估计理论方法
这种方法包括小波变换技术、加权平均、最小二乘、卡尔曼滤波等线性估计技术，以及扩展卡尔曼滤波（EKF）、高斯和滤波（GSF）等非线性估计技术，以及近年来发展的 UKF滤波、粒子滤波和马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo， MCMC）等非线性估计技术。
2）统计推断方法
统计推断方法包括经典推理、贝叶斯推理、证据推理、随机集（random set）理论以及支持向量机理论等
3）信息论方法
信息论方法运用优化信息度量的手段融合多源数据。典型算法有熵方法、最小描述长度方法（MDL）等。
4）决策论方法
决策论方法往往应用与高级别的决策融合。
5）人工智能方法
人工智能方法包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法、基于规则的推理，以及专家系统、逻辑模板法和品质因数法等。
6）几何方法
几何方法通过充分探讨环境以及传感器模型的几何属性来达到多传感器信息融合的目的。
4.总结
随着新技术的不断发展，未来还会应用到更多更新的领域中，本文对三维可视化技术和信息融合技术的研究现状及原理进行了分析，相信基于信息融合的三维可视化技术未来也将在电网建设中进一步深化应用。
参考文献
[1]郭玲. 智能视频监控中运动目标检测的算法研究[D]. 华南理工大学，2013.
[2]孙振宇. 双目视觉重构算法及其在变压器中的应用[D]. 东北电力大学，2015.
[3]余小欢，韩波，张宇等. 基于双目视觉的微型无人机室内3维地图构建[J]. 信息与控制，2014，43（4）：392-397.
[4]常文凯，李恩，杨国栋等. 基于双目视觉的输电线路近距离三维位置测量[J]. 华中科技大学学报，2015，43：144-147.
[5]于勇，张晖，林茂松. 基于双目立体视觉三维重建系统的研究与设计[J]. 计算机技术与发展，2009，19（6）：127-130.
[6]祝琨，杨唐文，阮秋琦等. 基于双目视觉的运动物体实时跟踪与测距[J]. 机器人，2009，31（4）：327-334.[7]刘新辉，林东敏. 基于信息融合技术的电力综合监控系统设计[J]. 电力信息化，2013，11（4）：90-94.
关键词：双目视觉；三维可视化；信息融合
1.引言
随着计算机软、硬件突飞猛进的发展，社会的各行各业对三维可视化技术的需求已经越来越突出。当前三维显示技术已在军事、航空、航天、医学、地质勘探、文化娱乐和艺术造型等方面得到广泛应用。
为实现变电站的三维可视化，需要对变电站进行三维建模，构建变电站的三维模型。监控摄像头采集现场数据之后，对视频进行智能处理，根据设备的状态和人员目标的状态，将设备与人员的状态融合入变电站的三维可视化系统中，通过采集的数据以及处理结果实时更新目标的状态和位置，并且实时显示到变电站三维系统中。
2.三维可视化技术研究现状
（1）研究现状
1）建模软件
目前应用较多的是欧特克（Autodesk） 公司的 3ds MAX 和Maya；Multigen 公司的 Creator；Google 公司的 Sketch Up；Microsoft旗下Caligari公司的trueSpace等。这些建模软件，几乎可以满足我们所见到的任何现实世界中的物体模型的建立，比如房屋、道路、管道、植物、动物、日常用品以及我们现实生活中见到的一切。
2）平台软件和应用软件
三维可视化软件大都依赖于计算机图形学和可视化技术的发展。人们对计算机可视化技术的研究已经历了一个很长的历程，而且形成了许多可视化工具，比如 Directx 和 OpenGL，尤其在地里信息系统领域，当前Arc/info，MapInfo，MAPGIS，SuperMap，GeoStar等国内外专业二维 GIS 软件都有自己专有的三维GIS 子系统。比较专业的三维可视化系统软件或平台有：美国 ERDAS 公司的 IMAGINE Virtual GIS；美国 Skyline 软件；国内适普软件有限公司的 IMAGIS Classic；国内灵图的VRMap。
另外，像国内的武汉吉奥公司的CCGIS、上海杰图三维展示系统、中视典的 VRP 产品体系，在三维可视化方面都有自己独特的功能。
（2）双目立体视觉与三维重建
双目立体视觉是计算机视觉的基础内容，它利用成像设备在不同角度获取目标物体的两幅图像，然后基于视差原理，计算两幅图像中对应点的位置偏差，获取物体空间信息的方法。
3.信息融合技术发展状况及方法
（1）发展状况
信息融合技术是智能信息处理的一个重要研究领域。1973年，美国国防部自主开发了声呐信号理解系统，数据融合技术在该系统中得到最早的体现。此后，数据融合技术蓬勃发展，不仅在人工系统中尽可能采用多种传感器来收集信息，而且在工业控制和管理等领域也朝着多传感器方向发展。20世纪70年代末，在公开的技术文献中开始出现基于多传感器信息整合意义的融合一词，并开始广泛应用与军事与民用领域。
在美国军用电子技术带动下，20世纪80年代后期以来西方其他先进技术国家也先后加强多传感器信息融合研究活动，而且很快向民用部门扩展。1987年2月，美国国家科学基金会（NSF）首次在犹他州召开了“制造自动化中的多传感器信息融合”学术研讨会。
同年10月，全美人工智能学会（AAL）在伊利诺斯州召开了“空间推进与多传感器融合”学术研讨会。1988年，美国摄影仪器工程师协会（SPIE）主办了两次有关信息融合的学术研讨会，一次主题为“空间推理与景物解释”，另一次主题为“传感器融合”。同年，美国国防部把信息融合技术列为90年代重点研究开发的二十项关进技术之一，且列为最优先发展的A类。1989年，北约组织也在巴黎召开了这方面的会议，主题是“计算机视觉中的多传感器融合”。美国一实验室理事会（JDL）下设的C3技术委员会（TPC3）专门成立了信息融合学术会议，并通过SPIE传感器融合专辑、IEEE Trans，On AES，AC等发表有关论著；为了进行广泛的国际交流，1998年成立了国际信息融合学会，总部设在美国，每年举行一次信息融合研究国际学术大会。
到目前为止，美、英、法、意、日等国已研究出上百个军用融合系统，取得了一定的成果，但还存在着一些难题没有完全解决。如传感器模型、融合过程的推理以及有关算法的研究等。
国内关于信息融合技术的研究起步相对较晚，到了20世纪80年代末才开始有关多传感器信息融合技术研究的报道。20世纪90年代初，这一领域在国内才逐渐形成高潮。在政府、军方和各种基金部门的资助下，国内一批高校和研究所开始广泛从事这一技术的研究工作，出现了一大批理论研究成果。
20世纪90年代中期以来，信息融合技术在国内已发展成为多方关注的共性关键技术，出现了许多热门研究方向，许多学者致力于机动目标跟踪、分布监控融合、多传感器综合跟踪与定位、分布信息融合、目标识别与决策信息融合、姿态评价与威胁估计、图像融合、智能机器人等领域的理论及应用研究，相继出现了一批多目标跟踪系统和有初步综合能力的多传感器信息融合系统。
（2）信息融合技术方法
信息融合作为对多源信息的综合处理过程，具有本质的复杂性。传统的估计理论和识别算法，以及新兴的基于统计推断、人工智能和信息论的新方法，都可以用来解决信息融合问题。目前主要的信息融合方法可以分为以下几类：
1）信号处理与估计理论方法
这种方法包括小波变换技术、加权平均、最小二乘、卡尔曼滤波等线性估计技术，以及扩展卡尔曼滤波（EKF）、高斯和滤波（GSF）等非线性估计技术，以及近年来发展的 UKF滤波、粒子滤波和马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo， MCMC）等非线性估计技术。
2）统计推断方法
统计推断方法包括经典推理、贝叶斯推理、证据推理、随机集（random set）理论以及支持向量机理论等
3）信息论方法
信息论方法运用优化信息度量的手段融合多源数据。典型算法有熵方法、最小描述长度方法（MDL）等。
4）决策论方法
决策论方法往往应用与高级别的决策融合。
5）人工智能方法
人工智能方法包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法、基于规则的推理，以及专家系统、逻辑模板法和品质因数法等。
6）几何方法
几何方法通过充分探讨环境以及传感器模型的几何属性来达到多传感器信息融合的目的。
4.总结
随着新技术的不断发展，未来还会应用到更多更新的领域中，本文对三维可视化技术和信息融合技术的研究现状及原理进行了分析，相信基于信息融合的三维可视化技术未来也将在电网建设中进一步深化应用。
参考文献
[1]郭玲. 智能视频监控中运动目标检测的算法研究[D]. 华南理工大学，2013.
[2]孙振宇. 双目视觉重构算法及其在变压器中的应用[D]. 东北电力大学，2015.
[3]余小欢，韩波，张宇等. 基于双目视觉的微型无人机室内3维地图构建[J]. 信息与控制，2014，43（4）：392-397.
[4]常文凯，李恩，杨国栋等. 基于双目视觉的输电线路近距离三维位置测量[J]. 华中科技大学学报，2015，43：144-147.
[5]于勇，张晖，林茂松. 基于双目立体视觉三维重建系统的研究与设计[J]. 计算机技术与发展，2009，19（6）：127-130.
[6]祝琨，杨唐文，阮秋琦等. 基于双目视觉的运动物体实时跟踪与测距[J]. 机器人，2009，31（4）：327-334.[7]刘新辉，林东敏. 基于信息融合技术的电力综合监控系统设计[J]. 电力信息化，2013，11（4）：90-94.