[發明專利]一種基于車載LiDAR數據的電力線提取與擬合方法

有效

• 申請號: 201310421449.0
• 申請日: 2013-09-16
• 公開（公告）號: CN103473734A
• 公開（公告）日: 2013-12-25
• 發明（設計）人: 程亮;童禮華;李滿春;王昱;伍陽;黃秋昊;李飛雪;陳焱明;張雯;杜培軍
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06T1/00
• 分類號: G06T1/00;G06T17/00
• 代理公司: 南京同澤專利事務所(特殊普通合伙) 32245
• 代理人: 石敏

1.一種基于車載LiDAR數據的電力線提取與擬合方法，步驟包括：

第一步、構建體元——以體元為空間單元對車載LiDAR數據的空間區域進行分割，所述體元的尺寸范圍為[10cm,dist_pl]，其中dist_pl為相鄰電力線間的最小間距；

第二步、體元過濾——根據電力線的分布特點剔除不含有電力線LiDAR點的體元，保留含有電力線LiDAR點的體元；

第三步、電力線走廊識別——將第二步保留的體元內的LiDAR點投影至XY平面，采用hough變換檢測直線，得到電力線點云所在直線，從而得到若干條電力線走廊；

第四步、電力線點云初始聚類——使用AutoClust算法對每條電力線走廊內的電力線點云進行初始聚類，得到若干屬于同一電力線走廊的點云初始聚類；

第五步、電力線點云聚類合并——對同一電力線走廊的各點云初始聚類構建端部擬合線段，若相鄰點云初始聚類之間相對的端部擬合線段的夾角小于α，則將相鄰點云初始聚類合并，以此類推最終得到若干點云合并聚類，α的取值范圍為5-12°；

第六步、電力線點云聚類恢復——對各點云合并聚類構建端部擬合線段，若某點云合并聚類的首尾端部擬合線段的角度都位于區間[-90°,0°]或[0°,90°]，則該點云合并聚類為斷裂聚類；該斷裂聚類和位于同一檔距內的其他點云合并聚類分別組合進行拋物線擬合，將具有最小擬合殘差的點云合并聚類與該斷裂聚類合并，并將與該擬合拋物線平均距離小于M的點云合并聚類也合并到一起，得到完整的單條電力線點云，從而完成單條電力線點云聚類的恢復，M的取值范圍為[5cm,15cm]；

第七步、電力線三維擬合——針對完整的單條電力線點云使用最小二乘算法擬合得到電力線三維曲線。

2.根據權利要求1所述的基于車載LiDAR數據的電力線提取與擬合方法，其特征在于：第二步中濾掉不含有電力線LiDAR點體元的方法包含以下步驟：

a、離地高度篩選——若某體元內最高LiDAR點與最低LiDAR點的高差小于H，則該體元為地面體元，根據地面體元內的LiDAR點獲取近似地面，如果體元內最低LiDAR點到近似地面的高度小于電力線高程閾值，則將該體元剔除，否則保留，其中H的取值范圍為[0.8m-1.2m];

b、上下體元連續性篩選——若內含有LiDAR點的體元上下連續數量大于N，則將這些體元剔除，否則保留，N的取值范圍為{2,3,4};

c、特征向量篩選——通過對體元內點云的三維坐標進行特征分解獲得的特征向量，若特征向量表征點云分布呈線狀則保留該體元，否則剔除；

d、鄰域體元點云數量篩選——計算鄰域內所有體元的LiDAR點總數，若LiDAR點總數大于閾值P，則保留該體元，否則剔除，閾值P的取值范圍為10-20。

3.根據權利要求2所述的基于車載LiDAR數據的電力線提取與擬合方法，其特征在于：步驟d中，閾值P的計算方法如下：

d-1）、計算所有鄰域體元的點云數量，根據點云數量的最大值和最小值得到點云數量區間[D_min,D_max]，設定較小的間隔D_s對點云數量區間進行劃分，得到鄰域點云數量區間集合S={S_j,j=1,2,…,n}，其中

d-2）、對于所有鄰域體元，如果點云數量D_i在區間S_j中，則S_j的累積量Acc_j加1；

d-3）、對于點云數量累積量制作曲線，使用累積量的中位數作為基線去除中位數以下的數據；對曲線求二次偏導，尋找峰值區間，得到電力線點云所在的點云數量區間，閾值P=點云數量區間的下限-1。

4.根據權利要求1所述的基于車載LiDAR數據的電力線提取與擬合方法，其特征在于：所述第三步得到電力線走廊后，若某一電力線走廊的點云數量明顯過少，那么將這個走廊及內部點云全部刪去。