[发明专利]一种基于分层随机抽样的单档电力线LiDAR点云聚类方法

权利要求书

1.一种基于分层随机抽样的单档电力线LiDAR点云聚类方法，其特征是，所述单档电力线LiDAR点云的数据已经被正确识别，所述方法包括以下步骤：

步骤一，加载单档电力线LiDAR点云的数据；

步骤二，确定电力线三维重建模型的数学表达式；

步骤三，对单档电力线LiDAR点云数据进行预处理，并将点云数据进行分段组织和管理；

步骤四，采用分层随机抽样策略，并在电力线三维重建模型约束下进行单档电力线LiDAR点云的聚类。

2.根据权利要求1所述的一种基于分层随机抽样的单档电力线LiDAR点云聚类方法，其特征是，在步骤二中，将单档单根电力线三维重建模型分解为两个相互关联的部分，第一部分是直线段，该直线段由电力线LiDAR点云在XOY平面的投影点经过最小二乘拟合生成；第二部分是悬链线段，该悬链线段位于过直线段的垂面、且由电力线LiDAR点云的信息生成。

3.根据权利要求2所述的一种基于分层随机抽样的单档电力线LiDAR点云聚类方法，其特征是，所述的直线段与悬链线段不仅共面，而且直线段的两个端点与悬链线段的两个端点具有垂直投影关系。

4.根据权利要求1所述的一种基于分层随机抽样的单档电力线LiDAR点云聚类方法，其特征是，在步骤三中，计算该档电力线LiDAR点的总数目，将全部LiDAR点的聚类状态设置为“未聚类”，利用LiDAR点的信息进行整体的最小二乘直线拟合、并获得该档电力线的初始长度，依据电力线三维重建模型求解需要的最少LiDAR点的数量信息对该档电力线进行分段、并以段为基本单位进行电力线LiDAR点云的组织。

5.根据权利要求1所述的一种基于分层随机抽样的单档电力线LiDAR点云聚类方法，其特征是，在步骤四中，采用分层随机采样的策略、并以电力线三维重建模型为约束条件进行单档电力线LiDAR点云的聚类和标号，以分离出每根电力线的LiDAR点。

6.根据权利要求1至5任一项所述的一种基于分层随机抽样的单档电力线LiDAR点云聚类方法，其特征是，所述步骤二具体包括以下步骤：(1)确定三维重建模型的组分；(2)确定直线段模型；(3)确定悬链线段模型。