[發明專利]基于LiDAR點云的電力線快速分層提取方法

有效

• 申請號: 201811634884.0
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN109829199B
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 王成;曹迪;習曉環;聶勝
• 申請（專利權）人: 中國科學院遙感與數字地球研究所
• 主分類號: G06F30/18
• 分類號: G06F30/18;G06F30/20;G06F113/16;G06F111/06
• 代理公司: 廈門致群財富專利代理事務所(普通合伙) 35224
• 代理人: 劉兆慶

1.基于LiDAR點云的電力線快速分層提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、以二維格網為單位對輸電線走廊點云進行局部高程分布分析，對電力線點云進行粗提取；步驟S1包括：

S11、裁去單檔輸電走廊兩端各占檔距5%的塔桿的點云數據；

S12、對輸電走廊點云數據進行二維格網化劃分；確定格網大??；計算輸電走廊點云數據X和Y坐標的最值；計算格網的數量及確定每個點云所在的格網編號；記錄每個點云所在的格網，完成二維格網的構建；

S13、對輸電走廊點云數據進行高程分布統計并確定分隔層，計算格網中最低點到最高點高程的差值，設置距離閾值，剔除差值小于距離閾值的格網；對差值大于閾值的格網，將其中所有點云數據從最低點按照間隔高度統計出每個間隔層的點云數量，將相鄰沒有點云數據的間隔層合并；最后，設置分隔層高度閾值，將高程最低且高度大于分隔層高度閾值的間隔層作為分隔層；

S14、根據每個格網中識別出的分隔層的高程，剔除地表點，得到粗提取的電力線點云;

S2、利用RANSAC拋物線擬合算法對電力線點云進行分層提??；步驟S2包括：

S21、將粗提取后的電力線點云投影到平行于電力線走向的豎直平面內；

S22、使用PCA算法計算粗提取獲得的電力線點云的主方向，根據主方向對電力線點云進行坐標變換，使得電力線走向與X軸方向平行，再將電力線點云投影到XOZ平面上；

S23、對粗提取的電力線點云進行二維格網化和格網歸并，計算點云數據X和Z坐標的最值；計算出格網的數量以及每個點云所在的格網編號；將存在點云的格網賦值為1，不存在點云的格網賦值為0；設置格網歸并閾值，逐列對Z方向間距小于格網歸并閾值的格網進行歸并，將電力線上下格網歸并閾值范圍內Z方向中心格網賦值為1，其余格網賦值為0；

S24、基于二維格網生成坐標數據并對其進行RANSAC拋物線提??；將所有賦值為1的格網的坐標編號記錄，獲得一組二維坐標數據，對所述坐標數據進行RANSAC拋物線提取；

S25、根據拋物線模型上各點的格網坐標，在原始格網中，提取出的網格上下方格網歸并閾值范圍內搜索賦值為1的網格，提取網格中的拋物線原始點云，得到分層之后的電力線點云；

S3、利用RANSAC直線擬合算法對電力線點云進行精提取，將分層提取得到的每層電力線點云數據投影到XOY平面上并使用RANSAC直線擬合算法提取水平排列的單根電力線點云；

S4、利用電力線直線和拋物線模型進行模型生長，獲取完整的電力線點云；

S5、根據電力線的層數和每層電力線的根數獲取電力線的排列方式。

2.根據權利要求1所述的基于LiDAR點云的電力線快速分層提取方法，其特征在于，步驟S24具體包括：

S241、在候選點中隨機選擇三個點作為局內點，建立拋物線模型y=a_iterationx²+b_inteationx+c,inteation=0,1,2...k；

a、b、c為拋物線模型的幾何參數，inteation為已進行的迭代次數，k為計算最優模型要迭代的次數閾值；

S242、計算其它所有網格到該拋物線模型的距離，根據電力線線路規格，設置點到拋物線模型距離閾值，若計算出的距離滿足所述點到拋物線模型距離閾值要求，則把此點也當作局內點；

S243、根據輸電線路走廊點云密度，設置電力線最小點數閾值，如果局內點個數滿足最小點數閾值，則采用最小二乘擬合算法評估該模型，計算中誤差；

S244、重復迭代S241-243步驟k次，得到滿足精度條件且局內點數最多的模型作為最優模型，將最優模型上的點從候選點中提取出來并記錄；

S245、需重復迭代步驟示S241-S244，直至迭代次數達到次數閾值上限或檢測不出符合最優模型的點云數據，迭代終止。