机载LiDAR辅助下的电力线路弧垂分析及应用

使用激光扫描技术进行输电线路运维能够有效发现线路本体缺陷和通道缺陷,但受巡视频次限制,不能保证发现输电线路缺陷的及时性。本文介绍了一种电力线工况分析模型来模拟实时动态的电力线状态信息。该模型考虑到输电线路受环境条件影响,如温度、风、覆冰等,其输电线弧垂状态会随之改变,运用架空线路电线力学计算,最终实现了电力线状态动态模拟,并结合扫描点云数据对典型气象条件下模拟电力线进行了安全距离检测,可及时发现输电线走廊下的隐患点。     

基于激光点云的架空线路工况模拟研究与应用

通过激光雷达设备获取的输电线路通道高精度三维激光点云,可获取输电通道内地物的实时状态,对于通道环境的实时监测意义重大;但目前利用激光点云数据进行不同气象条件下导线弧垂状态模拟的研究仍较少.基于此,结合架空导线的力学分析、几何分析,详细阐述了利用激光点云数据进行工况模拟的原理与方法;选取某植被茂密区500 kV输电线路进...     

架空输电线路机载激光雷达点云电力线三维重建

电力线三维重建是机载激光雷达(LiDAR)电力巡线的一项重要任务之一。本文提出了一种基于架空输电线走廊机载LiDAR点云的电力线三维重建方法。首先,基于电塔LiDAR点和初始线路轨迹数据提取精确的电塔位置、电塔数量、线路轨迹、总档数等信息;然后,将线路分档,并确定每一档的二维空间范围和相应的电力线LiDAR点云;接着,分别对每一档的电力线LiDAR点云进行中心化投影,并利用k-means聚类将每一个电力线LiDAR点划分到相应的根;最后,利用直线和抛物线相结合的模型进行单档单根电力导线三维重建。两景试验表明,本文方法可以实现自动、高精度、正确的重建长距离架空输电线走廊电力线三维模型,重建过程中具有对电力线数目、空间配置结构、类型、粗差点、档距长度、点云不规则断裂等因素不敏感的优势。     

机载激光点云输电线路巡检关键技术研究EI北大核心CSCD

输电线路作为电网系统的重要组成部分,承载着国民生产和生活所需电力能源的运输命脉,对其运行状态安全巡检及风险监测一直是电网运营管理部门关注的重点。机载激光雷达(light detection and ranging)能够快速获取高精度、高密度的输电线路三维空间信息——点云数据,弥补了传统人工地面巡检效率低下、精度不高的缺陷,已成为输电线路智能化巡检研究的新型技术手段。尽管国内外学者开展了大量的激光雷达电力巡检工程试验和理论研究并取得了显著的进展,但相关研究仍存在算法普适性不够高、信息挖掘和应用不够全面等问题。因此,论文聚焦激光点云输电线精细提取、激光点云输电线模型重建、输电线工况模拟和状态监测等关键技术开展研究。主要研究内容和结论如下。     

利用机载LiDAR点云数据提取电力线的研究

提出并实现一种从LiDAR点云数据中自动提取多根电力线的方法。首先利用OpenGL三维图形开发包重现激光点云的空间分布特征,采用交互方式初步确定电力线点云数据;然后利用单根电力线点云之间紧密相连的特性,自动确定每根电力线上的数据点;最后采用抛物线模型在三维空间中重构每根电力线。试验结果表明,该方法能精确有效地自动提取多根电力线数据,具有一定的工程应用价值。     

激光点云输电线精细提取的残差聚类法

针对输电线点云数据中存在缺失、噪声等复杂环境,提出了一种基于模型残差聚类的激光点云电力线精细提取方法。首先根据归一化高程阈值分割去除近地面点,在此基础上,采用自适应维度特征和方向特征粗提取电力线点;然后以抛物线模型为约束条件,采用改进的建模方法,确定模型残差并对其进行密度聚类,根据聚类结果实现单根电力线精细提取;最后讨论了关键参数的选择对提取结果的影响。两景实测数据试验表明:该方法能快速实现点云部分缺失、噪声干扰等复杂环境下的电力线精细提取,无须电力线数目、点云密度等先验知识,对不同类型分裂导线提取均具有很好的适用性。单根电力线提取准确率达99.17%以上,模型误差最大值为0.167 m,中误差最大值为0.079 m。     

基于机载LiDAR点云的电力线提取与三维重建

为了解决地形复杂、点云密度不均匀的输电线机载激光雷达(LiDAR)点云电力线提取精度低的问题，本文根据电力线点的空间分布特征设计与实现了一套电力线提取与三维重建方法。首先，使用改进曲面拟合滤波算法与形态学开运算实现地面点、低矮植被点等的滤除；其次，以滤波处理得到点云数据为数据源，利用电力线点维度特征实现电力线点粗提取并利用密度聚类算法进行单根电力线精提取；最后，基于单根电力线提取结果进行电力线三维重建。为了对本文提出电力线提取与重建方法进行检验，使用宁波市某高压交流输变电工程中部分实测机载LiDAR点云数据进行实验，结果表明，本文方法提取28根电力线结果误差率均在0.04%以内，验证了本文方法的可靠性与实用性。     

一种机载LiDAR点云电力线三维重建方法

针对直升机激光雷达电力巡线中电力线三维重建方法研究的不足,文章提出一种长距离架空输电线路直升机激光雷达点云数据的电力线三维重建方法,它包括电力线激光雷达点云聚类、悬挂点检测和电力线三维建模等3个部分:首先运用3D连通成分分析分离出某一电力线的点;然后在XOY平面上对某一电力线的点进行线性拟合和格网索引,通过二阶导数分析分离出某一档某一根电力线的点;最后对单根电力线进行三维建模,且三维模型使用比例因子作为抛物线参数。实验表明,该方法在重建过程中对输电线走廊内线路数目、电力线的根数、电力线类型、电力线的空间配置结构、线路长度、线路曲率等因素不敏感,且具有效率高、重建精度高的优势。     

一种改进的输电线模型参数求解方法

架空输电线三维空间模型是机载激光雷达电力巡检的基础.针对现有模型参数求解方法噪声点敏感、稳定性差等不足,在分析最小二乘法(LS)和随机一致性算法(RANSAC)性能的基础上,提出了一种改进的输电线模型参数求解方法,即LS-RANSAC.首先随机选择K个样本点以提高初始模型参数解精度;然后利用最小二乘法稳定性拟合初始模型...     

激光雷达点云电力线自动提取算法

针对当前电力线提取方法自动化程度和精度不高的问题,本文从点云数据的空间分布特征出发,提出了一种高效的电力线自动提取方法。首先基于自然裂点法,将点云数据按高程分类后去除地面点;然后对数据进行空间划分,基于子空间的点密度及空间结构特征的差异化,利用地物分割算法去除电塔点和残留的植被点;最后利用基于欧氏距离分割的电力线自动检测算法,实现单根电力线的快速、高精度提取。提取结果和拟合试验表明,该方法能在复杂地形下实现电力线的自动提取,极大提高了电力线的提取效率和精度。     

一种基于机载LiDAR点云电力线自动提取方法

针对电力巡线需求,提出一种基于机载LiDAR点云数据的电力线自动提取方法。首先采用高程滤波方法去除地面点及低矮地物点,采用顾及邻域尺度的自适应半径主成分分析法确定各点维度特性,利用维度特性从滤波后的点云中粗提取电力线点;然后根据电力线点空间分布特征,引入密度聚类算法实现单根电力线点精确提取;最后采用抛物线模型在三维空间中重构每根电力线。选取两组典型代表性的实测数据进行实验,结果表明:该方法能够从电力线走廊机载激光点云中快速提取出完整的单根电力线点,具有抗噪性强和提取精度高的特点,单根电力线提取误差率在0.06%以下,电力线提取结果能够直接应用于三维模型重建中。     

多尺度特征和马尔可夫随机场模型的电力线场景点云分类法

及时、准确地监测电力线安全可以预防危险情况的发生。本文以机载点云为研究对象,提出了一种基于随机森林后验概率的马尔可夫随机场模型,用于电力线场景的点云分类。首先结合空间金字塔理论构建多尺度视觉分类特征以此描述空间点及其邻域的几何形状信息;接着利用随机森林分类器描述观测数据的概率分布,基于马尔可夫随机场模型建立顾及上下文信息的先验概率,从而构建一个多标记能量函数;最后利用多标记图割技术最小化能量函数完成分类标签优化。利用直升机巡线系统和小型无人机巡线系统获取的LiDAR点云数据来验证本文提出的模型。试验结果表明,该模型能够有效地分类场景中的电塔、电力线和植被且总分类正确率得到98%以上。与其他分类方法相比,本文提出的模型总体精度更高,尤其是电塔的分类优势明显。     

架空线路全站仪机载测量软件研制

导线弧垂是架空输电线路安全稳定运行的一个重要指标,需要经常检测其变化。针对传统的导线弧垂测量和计算较为繁琐的状况,结合新一代智能型拓普康OS600系列全站仪,研制了架空线路弧垂测量机载应用软件,实现了导线弧垂测量工作的一体化。     

机载LiDAR数据中电力线的自动提取与重建

为实现电力线走廊更加有效地巡检,本文设计了一套LiDAR点云数据中电力线自动提取与重建的方法。首先,利用改进的渐进形态学滤波剔除地面点,通过高差阈值与高程离散度分割,实现电力线点粗提取;然后,借助RANSAC直线检测,得到电力线直线模型,依靠密度检测,实现单根电力线点云精确聚类;此外,利用k-means算法完成分裂导线束间归类;最后,进行二次多项式限制的最小二乘拟合,生成电力线曲线模型。试验结果表明,使用该方法电力线点云提取的正确率达98%以上,非电力线点云误判率低至1%左右,电力线直线模型拟合误差在5 cm以下,曲线模型拟合误差在3 cm以下,完全满足实际工程需求。     

无人机低空摄影构建影像点云的线路巡检方法

针对当前架空输电线路人工巡检方法存在的劳动强度大、条件艰苦、危险性高且效率低等问题,提出了一种基于无人机低空摄影构建影像点云的输电线路巡检方法。首先阐述了总体技术路线,研究了架空线路无人机影像拍摄方法、航线敷设方法及山区变高飞行航高设计方法,然后利用影像数据进行电力线量测及重建、线路通道场景三维重建以及架空线路障碍物探测,通过试验案例详细对本文方法进行精度分析。试验结果证明,该方法仅依靠低成本设备即可实现可靠的线路巡检,大大降低了现有输电线路的巡检成本,提升树障检测的质量和效率,能保证线路安全运维。     

空间域分割的机载LiDAR数据输电线快速提取

机载LiDAR具有快速、直接获取地物3维坐标的能力,在电网高压输电线路安全巡检中具有较大的应用前景。论文针对机载LiDAR输电线智能巡检的需求,提出并实现了一种基于空间域分割的LiDAR点云数据输电线自动提取方法。该方法首先利用高程直方图统计法去除地面点,再次利用点云密度差异剔除杆塔,根据相邻线之间的距离差和相邻层的高程差进行单根输电线分离。最后,采用多项式模型在3维空间中重构每根输电线空间坐标。实验结果表明该方法能够快速自动地提取多个杆塔之间的多根输电线数据,具有一定的工程应用价值。     

机载LiDAR点云数据中电力线的提取方法研究

提出了一种基于机载LiDAR点云数据的电力线提取方法。首先在进行LiDAR数据滤波的基础上,分离地面点与非地面点;然后针对非地面点采取一种基于角度的滤波方法,分离非地面点中的植被点与电力线点,对电力线点,采用二维Hough变换进一步分离各条电力线点;最后使用双曲余弦函数模型,对单条电力线进行曲线拟合。实验结果表明,该方法能够从LiDAR点云数据中较完整地提取出电力线点,电力线点提取正确率达96.2%,并能够对电力线走廊进行三维重建。     

多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类

利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。     

电力线点云精细提取与重建的模型残差实现

针对分裂导线提取方法抗噪性差、建模精度低等问题,该文提出一种利用模型残差聚类的机载激光雷达单根电力线点云精确提取并建模方法。首先利用最小二乘原理最佳拟合二维直线和抛物线;然后通过改进后的K-均值聚类算法对拟合残差进行聚类并剔除噪声点,得到高精度的单根电力线点;最后采用抛物线方程实现三维模型精细重建。利用典型代表性的两组实验数据进行验证,结果表明:该方法能很好地顾及电力线类型、档距、高差、噪声和缺失等因素,单根电力线点提取精度99.75%以上,模型拟合最大误差为0.017 m。     

移动立方体算法的地质体三维空间形态模拟

针对地质勘察中地质体采样数据离散且不完备,基于这些数据难于构建地质体三维模型的问题,一种基于Marching Cubes算法的地质体三维空间形态隐式模拟方法被提出。此方法首先运用空间插值方法,推断和预测地质体的分布趋势,构建地质体三维空间规则数据场;在此基础上,采用Marching Cubes算法实现由网格离散点到三维等值面的模拟,提取出三维地质体的光滑等值曲面;最后结合OpenGL三维可视化技术,通过计算机图形学中的微小三角面逼近来实现地质体的三维空间形态的可视化。通过实例,将这种方法应用于基于钻孔勘探数据的矿体三维空间形态模拟,快速构建了矿体三维模型,模拟结果接近于传统的手工圈定边界和进行矿体推断而建立的三维模型,证实了该方法的可行性和高效性。