[发明专利]基于无人机激光雷达点云杆塔倾斜参数测量方法及系统

权利要求书

1.一种基于无人机激光雷达点云杆塔倾斜参数测量方法，其特征在于，它包括如下步骤：

步骤1：选取输电杆塔三维激光点云中的单个塔杆点云，剔除单个塔杆点云中的杂点及电线点云，得到滤波后的杆塔点云；

步骤2：将滤波后的杆塔点云划分为塔脚点云、塔身点云和塔头点云，从而得到塔脚三维矢量模型、塔身三维矢量模型和塔头三维矢量模型；

步骤3：将塔脚三维矢量模型、塔身三维矢量模型、塔头三维矢量模型组合成典型塔型三维点云模型；

步骤4：根据所述典型塔型三维点云模型，对待评估杆塔特征平面进行中心点计算，得到待评估杆塔各特征平面中心点坐标；

步骤5：根据待评估杆塔各特征平面中心点坐标计算待评估杆塔的倾斜角度。

2.根据权利要求1所述的基于无人机激光雷达点云杆塔倾斜参数测量方法，其特征在于：所述步骤2中，利用塔脚高程、塔身高程、塔肩高程和塔头高程，将滤波后的杆塔点云划分为塔脚点云、塔身点云和塔头点云，从而得到塔脚三维矢量模型、塔身三维矢量模型和塔头三维矢量模型。

3.根据权利要求1所述的基于无人机激光雷达点云杆塔倾斜参数测量方法，其特征在于：所述步骤2中，生成杆塔点云的高程直方图，提取直方图中的局部极值，剔除非特征高程的极值，获得杆塔点云中的特征高程及其对应的特征平面，通过判断各特征高程对应的特征平面点云所包含的点数，提取塔头与塔身结合处的塔肩高程，实现塔头与塔身的分割，利用塔头与塔身的分割方式将滤波后的杆塔点云划分为塔脚点云、塔身点云和塔头点云。

4.根据权利要求1所述的基于无人机激光雷达点云杆塔倾斜参数测量方法，其特征在于：所述步骤3中，将典型塔型三维点云模型输入到典型塔型三维点云模型数据库。

5.根据权利要求1所述的基于无人机激光雷达点云杆塔倾斜参数测量方法，其特征在于：所述步骤4中，根据所述典型塔型三维点云模型，对待评估杆塔特征平面进行中心点计算，得到待评估杆塔各特征平面中心点坐标的具体方法为：

对待评估杆塔特征平面进行中心点计算，选择待进行倾斜评估杆塔区域，使用典型塔型三维点云模型数据库中的塔头三维矢量模型与待评估杆塔进行匹配，从而确定杆塔塔型，使用对应杆塔塔型特征平面分别对待评估杆塔进行ICP匹配，获取待评估杆塔各个特征平面的旋转与平移矩阵，典型塔型三维点云模型数据库中对应杆塔塔型特征平面中心点通过相应的旋转与平移变换获取待评估杆塔各特征平面中心点坐标。

6.根据权利要求1所述的基于无人机激光雷达点云杆塔倾斜参数测量方法，其特征在于：所述步骤2中，对塔头点云采用SVM分类的方法结合塔头模型库进行重建得到塔头三维矢量模型；对塔身点云通过平面拟合的方式进行重建得到塔头三维矢量模型，对塔脚点云采用人工交互的方式重建得到塔脚三维矢量模型。

7.根据权利要求1所述的基于无人机激光雷达点云杆塔倾斜参数测量方法，其特征在于：所述步骤5中，根据以下策略计算杆塔整体和塔头、塔身的倾斜参数，从而评估杆塔倾斜状态：将待评估杆塔各特征平面中心点依次连接成为杆塔中心线，计算每一段中心线与理论杆塔中心线的夹角，若存在部分中心线段与理论中心线夹角大于阈值，则可判定杆塔存在倾斜，倾斜发生部位即为中心线段所处两特征平面之间，倾斜角度为计算所得夹角。

8.根据权利要求1所述的基于无人机激光雷达点云杆塔倾斜参数测量方法，其特征在于：所述步骤1中，剔除框选的单个塔杆点云中的杂点及电线点云的方法为：通过设置高程阈值，将塔底的杂点进行剔除，对于塔身高程内的电力线点，在利用Alpha Shapes算法提取塔身外轮廓时，从最低的特征平面开始进行轮廓提取，获取已提取的轮廓中最小的轮廓，并利用已提取的最小轮廓对下一个要处理的特征平面点云进行范围限制，保证下一个特征平面点云提取轮廓的处理不超过最小轮廓，通过计算点云其距离塔中心的距离，进行电力线点的剔除。