[发明专利]一种基于点云的输电线杆塔类型识别方法及系统

说明书

本发明提供一种基于点云的输电线杆塔类型识别方法，包括杆塔类型数据集制作，将标准的杆塔模型转换成高度宽度一致的图像文件，建立标准杆塔字符库；输电杆塔点云提取，剔除无人机实测点云中包含的杂点及电线点云，提取电力杆塔点云；杆塔对称轴面计算，通过统计各角度方向上点数，计算杆塔实测点云的对称轴面；杆塔点云重投影，利用坐标变换的方式将杆塔实测点云投影至杆塔对称轴面；杆塔类型识别，采用模板匹配方法判断杆塔类型。本发明提高了输电线路点云数据处理自动化水平，解决了目视判别耗费大量人力物力的问题，为后续的杆塔自动建模、杆塔形变检测提供数据基础。

技术领域

本发明涉及点云数据处理技术领域，尤其涉及一种基于点云的输电线杆塔类型识别方法及系统。

背景技术

随着智慧电网技术的发展，人们对电网管理的数字化、智能化程度提出了更高的要求。利用基于SAR卫星的遥感监测，虽然具有监测范围广、区域大等优势，但对遥感图像的采样周期和图像分辨率有较高要求，数据获取费用巨大，数据处理复杂，全面推广较为困难。近年来，利用机载激光扫描和倾斜摄影测量技术恢复架空输电线路三维模型已成为国网系统内大力推广的线路巡检方式，显著提升了线路巡检效率和准确度。

杆塔塔型是十分重要的杆塔建模数据，是进行杆塔特征点提取、杆塔状态识别的前提，传统方法是通过专业工作人员进行目视判别。但随着激光扫描与倾斜摄影测量技术的发展，工作人员往往需要快速处理上百GB杆塔的点云数据，此时采用人工目视方式判断塔型增加了数据处理人员的工作负担，且不符合点云数据处理自动化的发展趋势。因此需要一种基于点云的输电杆塔类型自动识别方法。

发明内容

本发明提供了一种基于点云的输电线杆塔类型识别方案，通过制作标准杆塔字符集，获取输电杆塔点云并计算输电杆塔点云对称轴面，对输电杆塔点云重投影，并将重投影后的杆塔点云与标准杆塔数据集进行匹配，从而实现杆塔类型判断。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于点云的输电线杆塔类型识别方法，包括以下步骤：

步骤1，杆塔类型数据集制作，包括将标准的杆塔模型转换成高度宽度一致的图像文件，建立标准杆塔字符库；

步骤2，输电杆塔点云提取，包括剔除无人机实测点云中包含的杂点及电线点云，提取电力杆塔点云；

步骤3，杆塔对称轴面计算，包括通过统计各角度方向上点数，计算杆塔实测点云的对称轴面；

步骤4，杆塔点云重投影，包括利用坐标变换的方式将杆塔实测点云投影至杆塔对称轴面；

步骤5，杆塔类型识别，包括采用模板匹配方法判断杆塔类型。

而且，步骤2的实现方式包括以下子步骤，

步骤2.1，采用无人机激光雷达或倾斜测量技术获取杆塔场景的三维点云；

步骤2.2，去除杂点数据，得到包含电塔、线地面以及周围植被的力巡数据；

步骤2.3，格网化点云，包括沿竖直方向将点云投影到水平XY坐标系中，并格网划分，判断每个点云所属格网位置，实现点云有序化；

步骤2.4，输电杆塔格网区域提取，包括在每个分割出来的格网中计算局部高程最大值、最小值以及局部高差，结合输电杆塔具有大高差的特征，设置高差阈值剔除包含地面、低矮植被等非输电杆塔点云的格网区域；根据杆塔点云在高程分布上的连续性特点，剔除输电线所在区域；结合局部极高值特征，以杆塔最大高程值为标准，快速滤除高大树林区域，最终得到输电杆塔格网区域；

步骤2.5，杆塔点云提取，包括以杆塔塔顶部分的点云局部高程最大值点为中心，向周围提取比格网稍大范围内所有高程下的点云，并计算格网内高程最小值作为地面高程，设置为阈值去除地面点和塔脚点云，提取杆塔塔头和塔身点云。

而且，步骤3的实现方式包括以下子步骤，