[发明专利]一种基于车载LiDAR数据的电力线提取与拟合方法有效
申请号: | 201310421449.0 | 申请日: | 2013-09-16 |
公开(公告)号: | CN103473734A | 公开(公告)日: | 2013-12-25 |
发明(设计)人: | 程亮;童礼华;李满春;王昱;伍阳;黄秋昊;李飞雪;陈焱明;张雯;杜培军 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
主分类号: | G06T1/00 | 分类号: | G06T1/00;G06T17/00 |
代理公司: | 南京同泽专利事务所(特殊普通合伙) 32245 | 代理人: | 石敏 |
地址: | 210093 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 车载 lidar 数据 电力线 提取 拟合 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种从车载LiDAR数据中提取、拟合电力线的方法。
背景技术
电力线是电力部门线路资产的重要组成部分,在电力巡线、电网设计与升级、电力专业分析等方面都发挥着重要作用,而且电力线这一基础设施的安全性显著地影响我们的日常生活和工业活动;对其检测与监测能够为电力线路管理和维护提供有力支撑从而发现和避免潜在的安全隐患和不必要的经济损失,保障国民经济的健康发展和居民的生命财产安全。
传统的对于电力线的监测主要是人工操作,不仅费时费力,而且无法获得大范围的观测数据。伴随着激光雷达技术的发展,机载激光雷达作为一种快速、高效、高精度的空间数据获取方式,逐渐被电力部门所接受,成为电力线监测的重要手段。使用机载激光雷达虽然能进行大范围的野外电力线数据采集与监测,并获得较好的效果;但是在城市区域的电力线监测上却存在着天然的弊端。这是因为机载激光雷达一般搭载于普通飞机或直升飞机上,普通飞机扫描时飞行高度约1000m,直升飞机扫描时飞行高度约200-300m。在激光雷达系统性能参数相同的情况下,飞行高度越大,点间距越大;反之,点间距越小。为了获取足够多的电力线点云,一般而言,用于电力线监测的激光雷达系统都搭载于直升飞机上,飞行高度普遍较低(60-150m)。在城市区域,建筑物普遍较高,往往超过了直升飞机扫描时的飞行高度,直升机作业的环境相对复杂,作业的安全性较低;另一方面,城市区域用地紧张,为了减少输电走廊用地,城区普遍采用同杆(塔)多回输电技术,由于机载激光雷达小角度、俯视地获取数据,仅能获取第一层横担上的电力线的信息,而其他横担的电力线则会被遮挡,无法获得完整地电力线点云数据。因此,探索新的数据、寻找新的方法,弥补机载激光雷达在城区电力线监测中的缺陷是十分必要的。
车载激光雷达是一种新兴的移动制图系统,能够在高速移动的车辆中快速获取道路及其两侧的地物。车载激光雷达数据已经越来越多地被应用于道路、建筑物、树木、路灯及其他杆状物的提取与建模中。然而车载LiDAR中提取电力线的研究还很少,仅有的是欧同庚等人在《大地测量与地球动力学》第29卷第2期上发表的“车载数据采集系统在电力线检测中的应用”一文,该文使用离地高度和Hough变换提取电力线,并使用抛物线方程进行拟合,实验结果验证了车载LiDAR中提取电力线的可行性。事实上,车载LiDAR能够很好地应用于电力线(尤其是城区电力线)的提取,主要表现在以下几个方面:1)城区道路网发达,而电力线通常沿道路分布,这就为车载LiDAR系统获取电力线提供了可能。2)车载LiDAR获取数据时距离电力线的距离仅有几米至几十米远,获取的点云密度较高,电力线上平均点间距可达到厘米级。3)车载LiDAR侧视地获取数据,对于同杆多回输电线路,也能够获取较为完整的点云数据。4)车载LiDAR系统相对于机载LiDAR系统价格更为便宜,可以随时上路实测,应对电力事故的能力更强。
由于机载LiDAR从地物顶部获取数据,一个平面(x,y)坐标通常仅对应于一个z值,相当于二维数据加一个z值属性;而车载LiDAR从地物侧面获取数据,平面(x,y)坐标通常对应于多个z值,是真正意义上的三维点云。因此,针对机载LiDAR数据的点云处理算法难以直接用来处理车载LiDAR点云,且由于车载LiDAR点云更为密集,受树木、建筑物等遮挡较多,电力线点云呈现一种密集点——断裂——密集点的空间分布特征,如何实现车载LiDAR中单条电力线点云的聚类面临着许多困难。所以,从车载LiDAR中提取电力线的技术方法还有待探索。
发明内容
本发明要解决技术问题是:克服现有技术缺点,提出一种基于车载LiDAR数据的电力线提取与拟合方法,能够自动快速的从车载LiDAR数据中提取电力线点云,并实现单条电力线点云的准确识别与电力线三维模型的高精度拟合。
为了解决上述技术问题,本发明提出的技术方案是:一种基于车载LiDAR数据的电力线提取与拟合方法,步骤包括:
第一步、构建体元——以体元为空间单元对车载LiDAR数据的空间区域进行分割,所述体元的尺寸范围为[10cm,distpl],其中distpl为相邻电力线间的最小间距;
第二步、体元过滤——根据电力线的分布特点剔除不含有电力线LiDAR点的体元,保留含有电力线LiDAR点的体元;
第三步、电力线走廊识别——将第二步保留的体元内的LiDAR点投影至XY平面,采用hough变换检测直线,得到电力线点云所在直线,从而得到若干条电力线走廊;
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