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[發(fā)明專利]基于無人機激光雷達點云數(shù)據(jù)自動檢測輸電線路和危險物體的方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202211425847.5 申請日: 2022-11-14
公開(公告)號: CN116148880A 公開(公告)日: 2023-05-23
發(fā)明(設計)人: 楊世強;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(專利權)人: 國網(wǎng)湖北省電力有限公司超高壓公司
主分類號: G01S17/89 分類號: G01S17/89;G01S17/08;G01V8/10
代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104 代理人: 潘杰
地址: 430050 湖北省武*** 國省代碼: 湖北;42
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 無人機 激光雷達 數(shù)據(jù) 自動檢測 輸電 線路 危險 物體 方法
【說明書】:

發(fā)明公開了一種基于無人機激光雷達點云數(shù)據(jù)自動檢測輸電線路和危險物體的方法,包括以下步驟:獲取輸電線路點云數(shù)據(jù),并將點云數(shù)據(jù)分類為地面點和非地面點;消除地面點,將非地面點體素化,提取每個體素點云的體素特征,并根據(jù)高度閾值移除電力線以外的體素點;測定出其中的種子體素,根據(jù)種子體素測量體素重心的3D距離,基于體素領域濾波檢測出電力線體素點和塔架體素點;將電力線體素點和塔架體素點分離開,最后使用KNN算法計算高物體點到凹形船體的表面距離,進行危險對象分析,確定0~20m和20~30m兩類危險物體點。適用于輸電線路的自動檢測。

技術領域

本發(fā)明涉及輸電線路檢測技術領域,具體是一種基于無人機激光雷達點云數(shù)據(jù)自動檢測輸電線路和危險物體的方法。

背景技術

目前,架空輸電線路是國家關系國民經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎設施之一,輸電線線路的管理以及維護是建設現(xiàn)代化電網(wǎng)的重要內容。為保障穩(wěn)定可靠的電能供應,避免安全事故發(fā)生,相關部分需要投入大量的人力對輸電線路進行定期巡檢。

傳統(tǒng)的人工巡檢工作強度大、效率低,具有一定的安全隱患,巡檢準確度不高,難以滿足快速發(fā)展的電網(wǎng)建設需求。隨著機載激光雷達技術在無人機電力巡檢的快速發(fā)展,智能巡檢法可以實現(xiàn)輸電線的高精度快速自動提取與危險分析報告,能夠極大提高電力巡檢的工作效率。

現(xiàn)在最常用的輸電線提取檢測方法是基于監(jiān)督分類方法,比如隨機森林模型,選取了多個特征進行輸電線走廊分類,但是其效率偏低且需要人工干預。此外還有基于二維Hough變換方法和基于三維點特征方法,基于二維Hough變換方法通過將點云進行預處理后投影成二維影像,通過影像處理技術提取輸電線,但是其對數(shù)據(jù)質量要求較高,且易漏提取;基于三維點特征方法主要是通過分析基于點的幾何特征已經(jīng)分布特征,通過特征閾值判斷實現(xiàn)輸電線提取,然而其存在體素格網(wǎng)欠分割現(xiàn)象,易導致漏提取。

綜上所述,現(xiàn)有技術對輸電線以及危險點的檢測和識別,都存在檢測結果不準確的問題。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于無人機激光雷達點云數(shù)據(jù)自動檢測輸電線路和危險物體的方法,以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供如下技術方案:

一種基于無人機激光雷達點云數(shù)據(jù)自動檢測輸電線路和危險物體的方法,包括以下步驟:

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

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

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

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

優(yōu)選地,步驟S1具體為:

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

優(yōu)選地,步驟S2具體為:

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