巡线式激光雷达点云的电力线重构

针对高压输电线构造日趋复杂且向崎岖地形延伸,给电网的检测和重构带来的诸多挑战,该文基于巡线式激光雷达点云提出了一种电力线重构方法。该方法无需复杂的滤波算法就可以快速去除地面点;按照POS数据建立提取模型将电力线点划分到不同区域,分区内电力线点数量少、线性特征明显、线数确定,因此非常有利于子导线的提取。实际线路实验验证了该文方法的可行性和有效性;实验场实验验证了该文方法在提取分裂导线方面的优越性。通过构建新的激光雷达点云采集模式,提出一种新的电力线重构方法,实现了电力线的快速提取和建模,满足了未来高压电网对精细巡检的需求。     

巡线式激光雷达点云的电力线重构

针对高压输电线构造日趋复杂且向崎岖地形延伸,给电网的检测和重构带来的诸多挑战,该文基于巡线式激光雷达点云提出了一种电力线重构方法。该方法无需复杂的滤波算法就可以快速去除地面点;按照POS数据建立提取模型将电力线点划分到不同区域,分区内电力线点数量少、线性特征明显、线数确定,因此非常有利于子导线的提取。实际线路实验验证了该文方法的可行性和有效性;实验场实验验证了该文方法在提取分裂导线方面的优越性。通过构建新的激光雷达点云采集模式,提出一种新的电力线重构方法,实现了电力线的快速提取和建模,满足了未来高压电网对精细巡检的需求。     

巡线式激光雷达点云的电力线重构

针对高压输电线构造日趋复杂且向崎岖地形延伸,给电网的检测和重构带来的诸多挑战,该文基于巡线式激光雷达点云提出了一种电力线重构方法。该方法无须复杂的滤波算法就可以快速去除地面点;按照POS数据建立提取模型将电力线点划分到不同区域,分区内电力线点数量少、线性特征明显、线数确定,因此非常有利于子导线的提取。实际线路实验验证了该文方法的可行性和有效性;实验场实验验证了该文方法在提取分裂导线方面的优越性。通过构建新的激光雷达点云采集模式,提出一种新的电力线重构方法,实现了电力线的快速提取和建模,满足了未来高压电网对精细巡检的需求。     

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。     

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。     

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。     

特征空间聚类的电力线激光雷达点云分割方法

针对现有电力线激光雷达点云分割方法中存在的问题,该文提出了一种采用特征空间K-means聚类的单档电力线激光雷达点云分割方法:利用电力线LiDAR点云的水平坐标信息进行直线拟合,并对LiDAR点沿直线方向进行分段;将每一段LiDAR点云投影到相应的电力线切平面(该平面垂直于拟合直线);最后使用K-means聚类方法进行投影点的聚类,且相邻的段和段之间通过投影中心点进行类别的传递和规则化。实验表明,该方法可以较好地进行单档电力线LiDAR点云分割,且对电力线根数、电力线类型、电力线空间配置结构、档距长度、点云不规则断裂等因素不敏感。     

机载激光雷达数据中电力线的快速提取

针对当前机载LiDAR技术在电力巡线应用中对电力线数字模型高精度和快速重建的需求,该文提出一种高效的电力线点云分类方法。首先基于局部范围点的高程统计直方图,实现电力线点的快速粗提取;然后运用随机抽样一致性算法剔除残留的电塔点,结合点云高程统计进一步剔除绝缘子点,实现电力线点的精提取;最后利用同一垂直面内电力线点的高程分布特性,实现单根电力线点的快速提取。基于实际输电线路机载LiDAR数据的实验结果表明,该方法可实现电力线点的快速、高精度提取:粗分类后的电力线点中仅含约10%的非电力线点;精分类后约有2%的电力线点被误分为绝缘子点,最终各条电力线点的提取比率平均为98%以上。     

基于几何特征的无人机激光雷达电力线提取

提出了一种根据几何特征计算和评价的无人机激光雷达点云数据电力线提取算法。为了减少有效点云数量,提高处理效率,首先对点云数据进行地面滤波,分离地面点与非地面点,利用距地相对高滤波从非地面点云剔除近地点;为了实现高精度电力线提取,设计了一种几何特征评价方法,选取多种特征组成特征向量,根据特征显著性赋予每一特征归一化评价分数,设置分数阈值,评分大于阈值的点投影至二维平面,通过累计概率霍夫变换以提取电力线点;最后通过主方向滤波去除残留的非电力线点,实现电力线的精化提取。两景数据试验表明,该方法能够快速高效提取电力线,试验数据的综合精确度为99.9%。     

机载激光雷达点云数据输电线路弧垂模拟

弧垂是架空输电线路安全运行监测的重点。针对现有弧垂模拟精度不高等问题,提出了一种基于机载激光雷达点云数据的架空输电线弧垂模拟新方法,实现了静态点云数据到动态环境下导线空间形态模拟。首先利用静态点云数据重建输电线三维空间模型,然后结合状态方程提取弧垂模拟关键参数,最后根据弧垂模型方程,实现了不同气象条件下输电线弧垂三维空间形态模拟。通过设置4种典型气象条件组合开展弧垂模拟精度验证,结果表明:该方法模拟精度高,且不受档距、电力线材质等条件影响,可为复杂地理区域或特殊气象条件下的电力线运行安全评估与监测提供参考依据。     

分层随机抽样的单档电力线LiDAR点云聚类方法

针对基于直升机激光雷达(LiDAR)测量技术的电力巡线对全自动电力线三维重建的迫切需求,该文提出了一种基于分层随机抽样和电力线三维重建数学模型约束的单档电力线LiDAR点云聚类方法。其中,利用了直线段和悬链线段相结合的电力线三维数学模型描述了现实三维场景中的电力线形态,并以此约束点云分层随机抽样的结果。聚类过程中,首先进行数据预处理和分段组织;接着进行标号。实验表明,该文的聚类方法具有对电力线根数、电力线类型、电力线空间构型、长度、两端电塔高差、点云不规则断裂、粗差等因素不敏感的优势。     

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。     

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。     

一种利用船载LiDAR点云数据提取精细化河流水涯线的方法

提出了一种基于船载激光雷达点云数据河流水涯线精细化提取方法。该方法首先对点云数据进行粗格网划分,结合河流水涯线格网的密度、高程、边缘性和连续性多重约束条件,利用连通区域标记和边缘检测等组合算法,快速确定河流水涯线粗边缘;然后对粗提取结果进行细格网划分;并在此基础上提出距离约束下的单行格网局部高程最低点提取算法,实现河流水涯线精细化提取。针对上海某地区长度约为1.56 km河流的船载激光雷达实测点云数据,对提出方法的有效性进行了实验验证。实验结果表明该方法能够提取出精细可靠的河流水涯线。     

基于LightGBM的车载激光点云电力线快速提取方法

以车载激光点云数据为对象,提出一种基于轻型梯度增强学习器LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的电力线快速提取方法。该方法首先分析车载激光点云邻域范围内电力线和其他地物类型的基本特征,构建描述电力线点云的特征向量;其次训练基于LightGBM模型的电力线点云分类器,用于提取车载激光点云中的电力线;最后选择3个车载激光点云数据集对该方法的有效性进行了测试。实验结果表明:所提方法的分类效果与最优的梯度提升决策树GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法持平,但时间效率上有显著提升,仅为GBDT方法的27.29%。同时,所提出的算法能够从海量的车载激光点云中快速提取电力线,可以用于支撑城市中电力线巡查与改造应用需求,具有重要的实践意义。     

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。     

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。     

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。     

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。