[发明专利]基于LiDAR点云的多分裂导线自动提取与精细建模方法

权利要求书

1.基于LiDAR点云的多分裂导线自动提取与精细建模方法，其特征是，包括：

首先，提取各相电力线点云，方法如下：

步骤1，从LiDAR点云中提取电力线和电力塔点云；

步骤2，根据电力线点在局部区域内高程基本相同、而电力塔点在局部区域内高程变化大的特点，从电力线和电力塔点云中进一步提取电力塔点云，剔除电力塔点云得电力线点云；

步骤3，对电力线点云进行空间分割，得到各相电力线点云；采用随机一致性检测法检测各相电力线点云中的噪声点，并剔除；

接着，对所得各相电力线点云分别进行如下：

(1)对该相电力线点云进行误差分析，判断电力线类型，若该相电力线点云为单相地线点云，执行步骤(2)；若该相电力线点云为单相导线点云，执行步骤(3)；

(2)对单相地线点云进行悬链线拟合并输出；

(3)基于二分法从单相导线点云中提取分裂子导线点云，并对分裂子导线点云进行悬链线拟合，本步骤进一步包括：

3.1将单相导线点云投影到XOZ竖直面，将投影等分为若干导线段，对各导线段分别进行线性拟合，得到各导线段的直线方程Ax+Bz+C＝0；

3.2对各导线段上所有点(x_k,z_k)分别计算所有导线段上d>DIS的点构成上分裂子导线点云S(0)，所有导线段上d＜-DIS的点构成下分裂子导线点云S(2)，所有导线段上-DIS≤d≤DIS的点构成中分裂子导线点S(1)；DIS为与多分裂导线规格相关的距离阈值，其值不小于0；

3.3分别判断各分裂子导线点云S(s)中点数是否大于点数阈值NUM，s＝0、1、2，点数阈值NUM用来判断粗差点，根据经验设置；剔除点数不大于NUM的分裂子导线点云S(s)，对点数小于NUM的分裂子导线点云S(s)执行步骤3.4；

3.4对分裂子导线点云进行悬链线拟合，计算拟合残差，输出拟合残差小于残差阈值的分裂子导线点云拟合结果；对拟合残差不小于残差阈值的分裂子导线点云分别执行步骤3.5；残差阈值为与点云质量有关的经验值；

3.5将分裂子导线点云投影到XOY水平面，对投影进行线性拟合，得到直线方程ax+by+c＝0，对分裂子导线点云上所有点(x'_k,y'_k)分别计算分裂子导线点云上t＞DIS的点构成左分裂子导线点云T(0)，分裂子导线点云上t＜-DIS的点构成右分裂子导线点云T(2)，分裂子导线点云上-DIS≤t≤DIS的点构成中分裂子导线点云T(1)；

3.6分别判断各分裂子导线点云T(u)中点数是否大于点数阈值NUM，u＝0、1、2；剔除点数不大于NUM的分裂子导线点云T(u)；对点数小于NUM的分裂子导线点云T(u)进行悬链线拟合，并输出拟合结果。

2.如权利要求1所述的基于LiDAR点云的多分裂导线自动提取与精细建模方法，其特征是：

步骤(1)具体为：

对该相电力线点云进行拟合，计算拟合残差，若拟合残差小于残差阈值，则该相电力线点云为地线点云；否则，为多分裂的导线点云；同时，计算拟合残差过程中，将误差大于三倍残差阈值的点作为粗差点剔除；残差阈值为与点云质量有关的经验值。

3.如权利要求1所述的基于LiDAR点云的多分裂导线自动提取与精细建模方法，其特征是：

步骤1进一步包括：

1.1基于点云密度和地形坡度从LiDAR点云中滤除地面点，获得非地面点云；

1.2基于点云密度和高差从非地面点云中滤除植被点；

1.3基于三维空间k-d树在滤除了植被点的非地面点云中搜索剩余植被点，并滤除；

1.4基于种子填充法从子步骤1.3所得的剩余点云中提取电力线和电力塔点云。