[發明專利]一種基于無人機激光點云的電塔自動定位方法及裝置

有效

• 申請號: 201610961822.5
• 申請日: 2016-11-04
• 公開（公告）號: CN106526610B
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發明（設計）人: 錢金菊;王柯;彭向陽;易琳;許志海;張峰
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: G01S17/88
• 分類號: G01S17/88
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 楊炳財;屈慧麗

本發明實施例公開了一種基于無人機激光點云的電塔自動定位方法及裝置，用于解決現有機載LiDAR點云中電塔定位方法中存在的應用場景有限、精度不穩定的問題。本發明實施例方法包括：對無人機獲取到的點云區域進行柵格化，并在每一個柵格范圍內分別統計高程最高點獲得最高高程圖、統計高程最低點獲得最低高程圖，統計點密度獲得密度特征圖，并計算獲得高差分布特征圖和坡度分布特征圖；根據所述高差分布特征圖和所述坡度分布特征圖提取電力線種子點，形成種子區域并對種子區域進行形態學閉操作獲得掩膜區域；采用迭代的局部高密度點定位方法根據密度特征圖對掩膜區域進行計算，輸出電塔定位區域圖。

技術領域

本發明涉及測繪激光點云數據處理領域，尤其涉及一種基于無人機激光點云的電塔自動定位方法及裝置。

背景技術

電塔，呈梯形，三角形等塔狀建筑物·高度通常為25-40米·為鋼架結構。多建設在野外的發電廠、配電站附近。它是電力部門的重要設施。能架空電線并起保護，支撐作用。電力鐵塔的設計、制造、安裝、維護及質量檢測是現代電力系統運行與發展的重要保障。電塔在山區安裝形成電力走廊，由于地方偏僻，在對其維護的時候就需要用無人機進行探測，由無人機取得激光點云數據。

目前國內外對電力走廊機載激光點云(LiDAR)數據中電力設施的提取大多集中在電力線分割與擬合技術,并且這些方法大多依賴于電塔位置的先驗信息。從LiDAR點云數據中提取電力線的研究和專利均處于非常初級的階段。其中游安清等利用柵格化的激光點云的密度信息提取電塔，直接通過統計單元格內點云數量，提取全局高密度點并排序，所得位置即為桿塔點。

然而，此種方法對應用場景有著極為嚴格的限制。首先，掃描區域中，桿塔密度必須足夠顯著，意味著場景中不可出現其他高密度區域，如高大樹木、垂直建筑物以及其他垂直分布的物體；其次,由于電塔形態有別，而且傳感器掃描姿態不同導致數據密度分布差別，極易產生同塔雙響應的錯誤定位問題。因此，提出一種新的電塔自動定位方法，解決現有機載LiDAR點云中電塔定位方法中存在的應用場景有限、精度不穩定的問題是本領域人員的共同的技術需求。

發明內容

本發明實施例提供了一種基于無人機激光點云的電塔自動定位方法及裝置，用于解決現有機載LiDAR點云中電塔定位方法中存在的應用場景有限、精度不穩定的問題。

本發明實施例提供一種基于無人機激光點云的電塔自動定位方法，包括：

對無人機獲取到的點云區域進行柵格化，并在每一個柵格范圍內分別統計高程最高點獲得最高高程圖、統計高程最低點獲得最低高程圖，統計點密度獲得密度特征圖，并計算獲得高差分布特征圖和坡度分布特征圖；

根據所述高差分布特征圖和所述坡度分布特征圖提取電力線種子點，形成種子區域并對種子區域進行形態學閉操作獲得掩膜區域；

采用迭代的局部高密度點定位方法根據密度特征圖對掩膜區域進行計算，輸出電塔定位區域圖。

優選地，所述對無人機獲取到的點云區域進行柵格化，并在每一個柵格范圍內分別統計高程最高點獲得最高高程圖、統計高程最低點獲得最低高程圖，統計點密度獲得密度特征圖，并計算獲得高差分布特征圖和坡度分布特征圖具體包括：

對無人機獲取到的點云區域按預設的像素寬度劃分格網，并依次遍歷每個點云，計算點云所屬格網位置；

在每一個柵格范圍內統計高程最高點獲得最高高程圖，在每一個柵格范圍內統計高程最低點獲得最低高程圖，在每一個柵格范圍內統計點密度獲得密度特征圖；

根據最高高程圖和最低高程圖通過每一柵格內的最高高程值減去最低高程值的差計算得到高差分布特征圖；根據最高高程圖采用三階反距離平方權差分法計算得到坡度分布特征圖。

優選地，所述根據高差分布特圖和坡度分布特征圖提取種子點，形成種子區域并對種子區域進行形態學閉操作獲得掩膜區域具體包括：