[发明专利]一种基于机载LiDAR点云数据的杆塔倾斜预警方法

说明书

本发明公开了一种基于机载LiDAR点云数据的杆塔倾斜预警方法，其首先基于Kd‑tree聚类和空间格网生长对机载激光雷达扫描得到的杆塔点云数据进行预处理，去除噪音点；其次基于杆塔几何特征提取杆塔主干区点云；再次基于坐标系旋转方法计算杆塔主干区各层点云数据的角点坐标；最后利用角点坐标计算每层的中心点坐标并拟合空间直线方程，得到杆塔的倾斜弧度及倾斜角，最后对倾斜角超过一定安全阈值的杆塔进行安全预警。本发明克服了传统的人工检测不适用于复杂环境下的高效检测的缺陷，基于机载LiDAR杆塔点云数据，自动获取杆塔的倾斜度和倾斜弧度，测量效率和精度高，可以及时对倾斜严重的杆塔做出预警，以防造成后期更加严重的后果。

技术领域

本发明涉及遥感技术领域，具体涉及一种基于机载LiDAR点云数据的杆塔倾斜预警方法。

背景技术

人们对电能的需求随着国民经济的迅速发展而日益增长，继而造成高压、超高压以及特高压的大容量电力线路出现了大幅度的扩建。杆塔是输电线路的基本设备，其架设于野外，易受大风、地质环境不稳定、地下开采等因素影响而引发坍塌事故。当输电线路经过煤炭开采区、软土质地区、山坡地、河床地带等特殊地带时，杆塔基础会发生滑移、倾斜、沉降、开裂等现象，从而引起杆塔的变形或倾斜；另外杆塔在整体吊装时，吊点位置选取不合理也会引起杆塔的形变倾斜。杆塔的倾斜易造成输电线路发生倒杆、电气安全距离过小等缺陷，特别是在人口密集区、重要交叉跨越处的杆塔一旦发生倒塔，造成的后果十分严重。

如何高精度、高效率地实现杆塔倾斜度的测量是工程现场关键的问题，特别是随着特/超高压输电线路的建成投运，其现场测量的需求日益增长，而路地理环境较为复杂，用人工的方式来定期巡检已经不能达到现代电力系统安全稳定运行的要求。近年来，随着机载LiDAR技术(即机载激光雷达技术)在电力巡线中的深入发展，其高效率、高精度的实时获取三维数据的特点使智能巡线成为可能，而杆塔是输电线路的基础设施，要保证电力的高效传输和安全的能源供给，必须实时、准确地掌握并监控杆塔等设施的状态，建立完备的预警和应急响应机制。如何基于机载LiDAR杆塔点云数，及时对倾斜严重的杆塔做出预警，以防造成后期更加严重的后果是当前研究的难点之一。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于机载LiDAR杆塔点云数据的杆塔倾斜预警方法，其可以克服传统的人工检测不适用于复杂环境下的高效检测的缺陷，基于机载LiDAR杆塔点云数据，自动获取杆塔的倾斜度和倾斜弧度，从而及时对倾斜严重的杆塔做出预警，以防造成后期更加严重的后果。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于机载LiDAR点云数据的杆塔倾斜预警方法，其包括以下步骤：

S1、基于Kd-tree聚类和空间格网生长对机载激光雷达扫描得到的杆塔点云数据进行预处理，去除噪音点；

S2、基于杆塔几何特征提取杆塔主干区点云；

S3、对步骤S2得到的杆塔主干区的点云数据在Z轴上进行重新分层，然后基于坐标系旋转方法计算各层点云数据的角点坐标；

S4、利用步骤S3的得到的角点坐标计算每层的中心点坐标并拟合空间直线方程，得到杆塔的倾斜弧度及倾斜角，最后对倾斜角超过一定安全阈值的杆塔进行安全预警。

进一步地，步骤S2的实现过程包含以下步骤：

S21、垂直分层：对步骤S1得到的去噪后的杆塔点云数据设定间隔高度差ΔH进行垂直分层；

S22、去噪：采用基于二维格网的去噪方法剔除每层少量的高压线、拉线和引流线等噪点；

S23、基于RANSAC直线拟合算法提取线性关系：利用RANSAC直线拟合算法提取横截面对角线长度maxDs与横截面高度dHs的线性关系来分离杆塔主干区点云数据。