机载激光点云数据中电力线自动提取方法

提出了一种从机载激光点云数据中自动提取电力线的方法。首先利用顾及地形起伏特征的机载激光点云自动滤波方法移除地面点,利用维数特征以及方向特征自非地面点中分割获得电力线激光点云;然后对获取的电力线点采用二维霍夫变换和最小二乘拟合的方法求取每条电力线的中心线方程,根据中心线方程求取每条电力线上的激光点完成单电力线目标提取,并考虑了电力线在水平投影面内重叠时的情况;最后根据分块质心解算方法生成每条电力线上的三维节点,输出电力线矢量。采用实际线路巡检实验采集的机载激光点云数据进行实验,实验结果表明,该方法能从机载激光点云数据中提取出完整的电力线,并具有较好的鲁棒性,对电力巡线具有一定的实际意义。     

机载激光点云中高压电塔自动识别方法

提出了一种基于格网特征的机载激光点云高压电塔自动识别方法。首先对机载激光点云数据进行滤波去噪处理;然后对点云数据进行规则格网化特征分析获得高压电塔粗识别区域;最后对粗识别区域进行外接邻域网格线性特征悬空点集检测以确定电塔识别结果,并以分层切片法分析获取电塔平面中心坐标。采用大型无人机实际线路巡检获取的机载点云数据对本文算法进行验证,试验结果表明本算法可实现高压电塔的快速自动识别,对无人机电力巡检智能诊断具有一定的促进作用。     

电力巡线中机载激光点云数据处理的关键技术

介绍了机载激光雷达技术在电力巡线中的具体应用,探讨了巡线应用中点云数据处理的关键技术以及输电线路走廊点云分类和本体三维重建技术的研究进展。构建基于电力巡线需求的机载点云处理流程,能提高点云处理算法和三维建模的自动化程度,是机载激光雷达技术在电力巡线应用中发挥其重要作用的保证。     

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。     

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。     

利用机载激光点云数据生产DEM的关键技术分析

着重分析了利用机载激光点云数据提取DEM的关键技术：预处理、点云滤波与分类、高精度DEM制作与质量评价技术;建立了基于机载激光点云的DEM生产技术流程,并将其应用于宁波市地理国情普查市情专项——高精度地表模型制作项目中;构建了宁波市建成区规则格网1：2000比例尺的高精度DEM模型,为宁波市地理国情普查提供了数据基础。     

机载激光点云中电力线的自动提取与重建

针对传统电力线点云自动提取方法在抗差性、准确性上的不足,文中从输电线路走廊中不同地物点云的空间特征差异出发,提出一种新的基于激光点云的电力线自动提取与重建方法.此算法利用栅格化处理和拟合残差判别提取电力线候选点云,通过双重K-means算法实现电力线重建.利用4组实际输电线路点云进行可行性试验.试验结果表明,方法对电力...     

半自动机载LiDAR点云建筑物三维重建方法

针对全自动建筑物3D重建存在需要后续人工检验,且发现重建错误需要花费额外时间修改的问题,提出了一种半自动的面向对象的机载LiDAR点云建筑物3D重建方法。基于建筑物类别点云的联通分析和平面生长分割结果,提出了自动的建筑物栋数检测、单栋建筑物外轮廓提取、单栋建筑物内部结构线提取方法;同时,在计算机无法完成部分工作时,人工辅助计算机完成高程阶越线提取、识别建筑物屋顶附属物点云等工作。实验证明,该方法可以适用于高密度机载LiDAR点云数据中城区大部分建筑物的3D模型重建。     

一种利用机载激光点云的河流横纵断面自动提取方法

传统的河流断面测量方法具有周期长、成本高、外业多等不足,为此提出一种基于机载激光点云的河流横纵断面自动提取方法.首先,使用渐进三角网滤波器从机载点云中分离出地面点,用以构建三角网模型,并将其转化成数字高程模型数据.接着,利用洼地填充、流向分析、流量分析、河流栅格提取、矢量化等水文分析模块,从数字高程模型数据中自动提取出...     

机载LiDAR点云生成多尺度DEM方法

为了利用机载激光雷达点云生成高保真、多尺度的数字高程模型(DEM),提出了一种基于综合生成策略的方法:首先,利用点云数据中的地面点生成高分辨率、高保真的DEM作为基础DEM;然后,通过迭代的方式对上一层较高分辨的DEM进行综合获取较低分辨率、高保真的DEM。实验表明,本文方法不仅具有可行性,而且生成的多尺度DEM具有高保真的特性。     

基于决策树的机载LiDAR点云数据分类

本文采用基于决策树的人工智能方式,通过对点云数据分割、提取分割片轮廓,手动设置地物的约束条件来提取LiDAR点云中的地物。两组实验表明,本文的方法能够成功提取点云数据中的建筑物、车辆等地物;要提高精度,需增加点云密度,因此本文方法适用于较平坦的城镇地区。     

利用KD-树剔除机载雷达点云粗差的方法研究

针对机载LiDAR点云数据后处理中的现有粗差剔除方法存在需要大量人工干预或普适性差的缺点,该文在使用高程直方图剔除显著的高位、低位粗差的基础上,利用KD-树组织机载LiDAR点云数据,通过判断当前点与其k个最邻近点的平均距离远近来自适应地识别粗差点。实验结果表明:该算法具有参数较稳健、粗差剔除效果较好、效率较高的优势。     

面向地面点识别的机载LiDAR点云分割方法研究

提出一种面向地面目标识别的机载LiDAR点云分割方法。方法首先求每个激光脚点的法向量和残差,由此确定种子点和种子平面;然后对种子点进行区域生长,生长的过程中以邻接点到种子平面的距离和邻接点与种子点的法向量角度差作为相似性的度量标准;当全部的扫描点都被划分,则算法终止。实验表明,文中提出的分割方法,对于城区区域和农村区域的地面目标有很好的识别效果。     

基于总体最小二乘匹配的机载LiDAR点云航带平差方法

机载LiDAR技术在快速获取空间三维地理信息及其应用方面具有不可估量的前景,然而,机载LiDAR系统获得的相邻航带点云数据在重叠区存在"漂移"问题,需要采用航带平差的方法实现不同航带点云数据之间的"无缝"拼接。针对最小二乘航带平差方法中存在的某些不足,结合总体最小二乘与航带平差方法,将总体最小二乘应用于点云的平面拟合,从而提高了相邻航带匹配的精确性。采用实际飞行数据,设计实验方案对航带平差效果进行比较分析。     

基于机载LiDAR点云的建筑物快速三维重建方法

针对建筑物三维模型建立自动化程度与效率无法并存的问题,本文提出一种自动提取机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云的建筑物关键点算法,针对规则建筑物实现快速三维重建.该方法通过阿尔法-形状(Alpha-Shape)边缘检测算法和屋顶分割算法完成建筑物关键点提取,再利用夏普·...     

低空机载LiDAR点云定位误差分析

低空机载LiDAR因其系统的复杂性,点云定位精度受很多系统误差影响。为了研究改善点云定位精度的方法,文中根据LiDAR定位误差模型综合分析航高、扫描角、IMU姿态角、姿态角误差等对点云定位误差的影响,并根据误差影响规律分析得出不同地形测图比例尺对飞行参数的要求。通过长江中下游实测地区作业验证,建议设置飞行参数得到的点云定位精度符合精度要求。     

车载LiDAR点云数据中杆状地物自动提取与分类

针对城市道路场景中车载LiDAR点云数据质量差、各类地物相互遮掩的情况,提出杆状地物自动提取与分类算法。先通过改进数学形态学算法移除点云数据中的地面点,再根据杆状地物的形态特征,使用纵向格网模板初步提取杆状地物,然后对提取的疑似杆状地物进行点云数据规则化并通过统计分析移除噪声点,最后根据预先建立的杆状地物样本训练SVM分类模型,对提取的杆状地物进行分类。试验表明,本文方法能够在数据质量欠佳的情况下有效提取城市道路场景中的杆状地物,并对提取的杆状地物进行高精度分类。