[发明专利]一种用于电力线缆识别和重建的点云处理方法

说明书

本发明涉及电缆识别技术领域，公开了一种用于电力线缆识别和重建的点云处理方法，包括：读取点云数据：读取深度相机、激光雷达的点云数据和双目相机的三维坐标点云数据；累计多帧点云：对点云进行多帧累计，以减小点云缺失和稀疏对最终处理结果的影响；作业指令：发布对具体线缆进行操作的作业命令；裁剪点云：对场景裁剪，从场景中裁剪出待作业的线缆以及其周围的小范围区域。本发明在带电作业领域表现优异，相比于其他领域的或具有一定通用性的点云处理方法，本方法对线缆识别的精度更高，且经测试后准确率可稳定保持在90％以上。

技术领域

本发明涉及电缆识别技术领域，具体为一种用于电力线缆识别和重建的点云处理方法。

背景技术

随着高精度传感器的逐渐出现和计算机视觉技术的日益成熟，3D场景建模、识别以及重建技术被广泛应用于各个领域，如自动驾驶、地形测绘、路径规划等等。无独有偶，在带电作业领域，该技术也是新起之秀。由于带电作业的高危险性，现在的带电作业大多依靠机器人实现，机器人对作业线缆的识别主要依靠于传感器，传统的双目视觉传感器虽然精度高，但其受光照影响较大，因此在室外需要激光雷达等传感器来克服这一缺点，而对点云数据的处理即是该过程中不可或缺的步骤。

目前常见的点云处理流程大多只针对于上述特定的技术领域，而带电作业领域有着一些其他领域不会涉及的问题，例如：在室外强光、逆光情况下，电力线缆点云数据稀疏、缺失严重，且会有严重的噪声；电力线缆黑色绝缘皮部分呈现低反射率特性，导致雷达回波信号微弱；线缆裸露金属部分在阳光照射下，呈现高亮的光学特性，导致基于可见光技术的双目相机失效，只能依靠雷达，但在强光逆光环境下，雷达发射的激光信号受强光干扰严重，采集的点云或者缺失，或者噪声严重，给线缆识别带来困难。因此，其他领域的点云处理方法或有一定通用性的点云处理方法在带电作业领域的适用性均较差，而如何解决以上问题，正是所述一种用于电力线缆识别和重建的点云处理方法所要解决的内容。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于电力线缆识别和重建的点云处理方法，解决背景技术中所提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于电力线缆识别和重建的点云处理方法，包括：

读取点云数据：读取深度相机、激光雷达的点云数据和双目相机的三维坐标点云数据；

累计多帧点云：对点云进行多帧累计，以减小点云缺失和稀疏对最终处理结果的影响；

作业指令：发布对具体线缆进行操作的作业命令；

裁剪点云：对场景裁剪，从场景中裁剪出待作业的线缆以及其周围的小范围区域；

点云降采样：将繁多的(密集)点云数据体素格网化，以对点云进行初步滤波，降低数据量，提高算法处理速度；

点云聚类、分割：将线缆与周围散乱的噪声分割开来；

点云滤波：去除孤立点，对点云进行进一步的滤波处理；

点云颜色滤波：结合线缆点云纹理和颜色特征，对点云进行最后一步的滤波；

点云拟合：对滤波后的点进行直线或曲线拟合，并得到线缆点云的重建后的点坐标。

作为本发明的一种优选实施方式，点云降采样的具体步骤为：

步骤1.1：搜索所有点云的坐标，找出X、Y、Z方向的最大值，并以此建立囊括所有点云的大立方体体素栅格；

步骤1.2：判断，若大立方体栅格的边长大于预设边长，则延X、Y、Z方向划分若干小体素栅格,直至所有的体素栅格边长均小于等于预设边长；

步骤1.3：当所有体素栅格的边长均小于等于预设边长时，计算每个体素栅格的重心，最终得到该体素栅格的重心坐标；