一种高压输电走廊机载激光点云分类方法

针对输电线路现有点云分类方法存在的分类效率较低及精度不高等问题,该文从高压输电走廊的地物分布特点出发,提出一种基于JointBoost的高压输电走廊点云分类方法。该方法将三维点云转换为二维影像并基于Hough变换在影像上检测输电走廊候选区域;对候选区域每个点定义并计算多尺度局部特征向量,包括高程特征、连通特征、张量特征和平面特征;根据多尺度局部特征用JointBoost分类器将待分类点云分为地面、植被、电力线和电力塔4类。实验数据表明,该方法能有效地减少高压输电走廊的点云处理数量,提高分类效率,且选取的多尺度特征能有效地表达输电走廊内地物的分布特点,具有较高的分类精度。     

机载激光点云数据中分裂导线自动提取和重建

针对电力线精细重建问题,该文从分裂导线的空间分布特点出发,提出一种从机载激光点云数据中自动提取并精细重建分裂导线的方法,即在提取单根导线或地线点云的基础上,对分裂导线点云基于二分法提取每根分裂子导线点云,并采用随机抽样一致性算法对电力线分别在XOY平面进行二维直线拟合、在某垂直平面进行悬链线拟合。实验数据表明,该方法具有鲁棒性好、拟合精度高等特点,能精细地重建出每根分裂子导线。