[發(fā)明專利]基于無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)輸電線路和危險(xiǎn)物體的方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211425847.5
• 申請(qǐng)日: 2022-11-14
• 公開（公告）號(hào): CN116148880A
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊世強(qiáng);董曉虎;李小來;金哲;李柏松;王偉東;孔韜;吳宇鑫;蘇毅;李非;方春華;胡濤;肖海東;姚俊;高琛;何相奎;黃偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)湖北省電力有限公司超高壓公司
• 主分類號(hào): G01S17/89
• 分類號(hào): G01S17/89;G01S17/08;G01V8/10
• 代理公司: 武漢開元知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42104
• 代理人: 潘杰

1.一種基于無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)輸電線路和危險(xiǎn)物體的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1:獲取輸電線路點(diǎn)云數(shù)據(jù)，使用布料模擬濾波算法將點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類為地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)；

S2:根據(jù)Delaunay三角剖分的原理，消除地面點(diǎn)，將非地面點(diǎn)體素化，提取每個(gè)體素點(diǎn)云的體素特征，并根據(jù)高度閾值移除電力線以外的體素點(diǎn)；

S3:使用RANSAC算法分析高度方差濾波后所有剩余體素點(diǎn)，測(cè)定出其中的種子體素，根據(jù)種子體素測(cè)量體素重心的3D距離，然后基于體素領(lǐng)域?yàn)V波檢測(cè)出電力線體素點(diǎn)和塔架體素點(diǎn)；

S4:將獲取的電力線體素點(diǎn)和塔架體素點(diǎn)在二維的XY網(wǎng)格平面中表示，利用Otsu閾值算法根據(jù)網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)生成直方圖確定自動(dòng)閾值，將電力線體素點(diǎn)和塔架體素點(diǎn)分離開，最后使用KNN算法計(jì)算高物體點(diǎn)到凹形船體的表面距離，進(jìn)行危險(xiǎn)對(duì)象分析，確定0～20m和20～30m兩類危險(xiǎn)物體點(diǎn)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)輸電線路和危險(xiǎn)物體的方法，其特征在于，步驟S1具體為：

采用無人機(jī)機(jī)載激光雷達(dá)掃描輸電線路，獲取現(xiàn)場點(diǎn)云數(shù)據(jù)，然后使用布料模擬濾波算法CSF通過對(duì)比原始點(diǎn)云與模擬地表布料節(jié)點(diǎn)之間距離，自動(dòng)將點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類為地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)輸電線路和危險(xiǎn)物體的方法，其特征在于，步驟S2具體為：

首先利用Delaunay三角剖分方法，在LiDAR地面點(diǎn)云中創(chuàng)建一個(gè)三角表面模型，使用K近鄰算法k-nearest?neighbor計(jì)算靠近地面低點(diǎn)到三角形表面的3D距離，然后應(yīng)用距離閾值消除地面附近的低點(diǎn)，保留高物體和電力線這些非地面點(diǎn)，并將非地面點(diǎn)云劃分為三維空間中標(biāo)準(zhǔn)子體積區(qū)域的體素，為每個(gè)體素點(diǎn)云推導(dǎo)出體素特征，最后使用基于直方圖的Otsu閾值算法計(jì)算每個(gè)體素特征的高度方差值，其表達(dá)式如下：

式中，x是體素點(diǎn)特征值，x_i是加權(quán)特征平均值，Pr(x_i)是概率函數(shù)；

體素特征最小高度方差值為最佳閾值即自動(dòng)閾值t，根據(jù)自動(dòng)閾值t移除大于t/10的高物體體素點(diǎn)云，并保留電力線體素點(diǎn)云。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)輸電線路和危險(xiǎn)物體的方法，其特征在于，步驟S3具體為：

首先使用隨機(jī)抽樣一致算法RANSAC分析根據(jù)高度方差濾波后所有剩余體素點(diǎn)，確定在XY平面中呈線性分布同時(shí)又在YZ和XZ平面中處于二階曲線分布的內(nèi)點(diǎn)，并記錄包含這些內(nèi)點(diǎn)的體素索引值，然后隨機(jī)選擇一個(gè)作為種子體素，并根據(jù)種子體素確定體素重心位置的3D距離，查找其附近26個(gè)相鄰體素，檢查他們之間的特征關(guān)系，最后在從選擇種子體素開始的迭代搜索過程中，滿足篩選條件的點(diǎn)為輸電線路體素點(diǎn)，直到全部搜索完成，并確定電力線體素點(diǎn)和塔架體素點(diǎn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)輸電線路和危險(xiǎn)物體的方法，其特征在于，所述篩選條件為：絕對(duì)斜率差小于5的體素點(diǎn)、中心線參數(shù)之一和附近的26個(gè)相鄰體素中的一個(gè)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)輸電線路和危險(xiǎn)物體的方法，其特征在于，步驟S4具體為：

將獲取的電力線體素點(diǎn)和塔架體素點(diǎn)在二維的XY網(wǎng)格平面中表示，計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格區(qū)域中垂直體素點(diǎn)總數(shù)，并將其指定為XY平面中相應(yīng)的網(wǎng)格值，利用Otsu閾值算法根據(jù)網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)生成直方圖確定自動(dòng)閾值，通過使用自動(dòng)閾值，將電力線和塔架的體素點(diǎn)分離開，然后基于塔架點(diǎn)之間的3D距離完成塔架體素點(diǎn)在空間上聚類，確定塔架聚類邊界，分離所有剩余體素點(diǎn)并保存為電力線點(diǎn)，同時(shí)為了恢復(fù)之前線點(diǎn)檢測(cè)過程中消除的少量點(diǎn)，使用確定的電力線體素點(diǎn)創(chuàng)建了一個(gè)凹形船體來定義點(diǎn)體積，通過空間分析檢測(cè)未過濾的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中凹形船體內(nèi)剩余體素點(diǎn)，從而獲得所有電力線點(diǎn)云，最后使用KNN算法測(cè)量高物體點(diǎn)到凹形船體表面的3D距離，通過對(duì)此距離進(jìn)行評(píng)估，最終確定0～20m和20～30m兩類危險(xiǎn)物體點(diǎn)。