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针对电力巡线机载激光雷达(LiDAR)激光点云电塔自动提取问题,提出了一种电塔自动定位和点云提取算法。首先,基于点云进行二维空间网格划分,利用网格点云高程偏差和方差特征提取潜在电塔网格;其次,基于电塔点云的高程连续特性完成电塔自动定位和点云粗提取;然后,利用点云分层密度信息和图像开运算,实现电塔精细提取;最后,利用轻小型无人机载激光雷达数据验证本文算法的有效性。试验结果表明,本文所提出的自动提取算法,能够有效解决LiDAR数据中电塔自动定位和点云提取问题,在LiDAR数据质量较差时仍能够取得良好效果,算法对于噪点数据具有较强的稳健性。本文所提出的电塔自动提取算法在LiDAR电力巡检数据处理中具有一定的应用价值。 相似文献
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一种机载LiDAR点云电力线三维重建方法 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
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LiDAR技术在电力巡线中逐步发挥着重要作用,设定怎样的点云密度、确定怎样的作业模式是电力巡线前期工作的重要环节。本文利用同一区域相同环境下获取不同飞行速度的LiDAR点云数据,对比分析不同点云密度作业模式下电力巡线的差异,探索机载LiDAR在电力巡线中科学高效的作业模式。研究表明:杆塔点云密度值在一定范围内时,不仅能提取电力巡线及电力线和杆塔信息,还能够有效提高数据采集效率,降低数据处理及存储成本。 相似文献
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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。 相似文献
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机载激光雷达测量技术是当代航空、航天遥感最具代表性之一的高新测绘技术,它集全球定位、惯性导航、激光测距等高新技术于一体,工作效率、数据精度高,能迅速获取地理空间物体的三维信息数据,一定程度上解决了传统航空、航天摄影测量获取地面三维信息不便的难题,机载激光雷达测量技术实际上已经代表了对地观测领域一个新的技术发展方向。本文重点探讨机载激光雷达点云数据制作DEM的关键生产技术流程,以及在生产过程中的机载激光雷达点云数据常见问题处理方法。 相似文献
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架空输电线路机载激光雷达点云电力线三维重建 总被引:3,自引:1,他引:3
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。 相似文献
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机载LiDAR点云数据中电力线的提取方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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一种高压输电走廊机载激光点云分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于国产机载LiDAR系统各传感器组成及工作原理,详细介绍系统各传感器所产生的误差和集成误差,将其归结为八大类,包括:定位误差、GNSS/IMU组合系统误差、激光测距误差、激光测角误差、系统集成安置误差、时间同步误差、数据内插误差、坐标转换误差。同时对各种误差处理的方法进行了介绍。对于获取高精度激光点云数据及后续处理具有重要意义。 相似文献
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首先介绍了利用无人机搭载三维激光雷达获取三维激光点云数据的软硬件设备,详细阐述了利用无人机获取三维激光点云数据的外业具体流程、激光点云数据内业处理关键技术和流程,随后结合具体的线路工程,利用无人机搭载三维激光雷达获取了整条线路的点云数据并进行了内业点云解算,通过GPS和全站仪实测特征点的三维坐标并与点云中对应点的三维坐标比较,统计了三维激光点云数据的平面精度和高程精度。事实证明,三维激光点云数据的精度可满足输电线路规划设计的要求,因此,无人机机载三维激光点云数据在电力规划设计中的应用具有可行性。 相似文献
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正一、引言三维激光扫描技术是一种获取城市三维空间数据的新手段,20世纪末出现后,该技术逐渐成为摄影测量、遥感等领域的研究热点。按照载荷平台的差异,三维激光扫描主要分为地面、车载和机载3类。其中,地面激光扫描仪如国外的Faro Focos3D、国内的LS300等通常被安置在地面三脚架上,车载激光扫描仪如iScan移动测量系统等安置在汽车上,机载激光雷达主要在飞机、热气球等移动搭载平台上应用。随着光学、电子学的不断发展,以及GPS技术、惯性导航技术、CCD影像及激光测量技术的发展与成熟,多平台和多传感器集成技术成为获取地球空 相似文献
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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。 相似文献
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