一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法技术

一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法，本发明专利技术涉及城市区域电力线检测领域。本发明专利技术是要解决城区环境中提取出电力线信息过程中电力线点和建筑物边缘点云有很高的相似性以及电力线点云直接进行栅格化处理会丢失大量的电力线信息的问题，而提出的一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法。该方法是通过1、得到粗差剔除后的LiDAR数据；2、找到首次回波位置的点云；3、找出回波强度量化为0的的回波点云；4、得到滤波结果后的点云；5、得到点云栅格化后的栅格图像；6、确定点云栅格化后的栅格图像的线结构；7、得到最终的电力线检测结果等步骤实现的。本发明专利技术应用于城市区域电力线检测领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法
本专利技术涉及城市区域电力线检测领域；特别涉及一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法领域。
技术介绍
电力系统通过电力线网络为数以亿计的家庭及各种工业厂矿提供源源不断的电力能源。然而，庞大的电力线网络安全却时刻受到周围树木、建筑物及异常人类活动的威胁。为了实现电力线网络状态的精确监控及管理，传统方法往往需要大量人力、物力和财力进行人工巡线或直升机巡线，巡线效率低、精度差。为此，开展具有高效率、高精度、大范围的电力线巡线技术研究已经成为电力研究领域的一个重要研究内容。机载激光雷达(LightDetectionAandRanging,LiDAR)能够快速获取目标场景大量的具有精确三维空间坐标的点云数据，用其取代耗时费力的人工或直升机可以很好的解决电力线网络高精度、高效率、大范围的巡线问题，已经在电力线巡线及三维重构、电力走廊环境分析等多种电力监测领域得到了相关应用。为此，国内外已经有相关研究机构开展了基于机载LiDAR系统的电力线巡线研究。然而，一方面，现有研究大多忽视了城市区域而集中于野外空旷地区的高架线路走廊的电力线监测。2013年11月27日公开的公开号CN103413133A的专利技术专利申请《无序激光点云数据中自动提取电力线方法》中公开了一种基于点云高程分割滤波以及距离聚类的电力线检测方法，获取电力线的精确点云，输出电力线矢量；2014年09月03日公开的公开号CN104020475A的专利技术专利申请《一种基于机载LiDAR数据的电力线提取及建模方法》中公开了一种基于Hough变换直线检测以及最小二乘曲线拟合的电力线检测方法，逐根地实现电力线检测。然而这些技术均是针对空旷地区的高架输电线路，城市环境与之相比要复杂得多，这些技术并不能很好地用于城市区域的电力线检测；另一方面，复杂的城市区域中，电力线点和建筑物、高架路等边缘点云有很高的相似性，如何对其进行有效区分需要进一步的分析与研究。因此针对城市区域的电力线检测技术具有重要的研究意义。机载LiDAR系统能够快速获取大量具有精确三维空间坐标的点云数据。然而，这种点云数据中除了空间信息外，不存在任何结构及语义信息，且空间信息分布不均匀为此，为了实现机载LiDAR点云数据的有效利用，充分发挥其优势，还必须对其进行必要的结构信息及语义信息分析。一般情况下，对机载LiDAR点云数据的分析包括两种方法：(1)直接在三维空间对离散不均匀采样的点云数据利用邻域分析的方法进行处理；(2)将不均匀采样的三维点云数据进行栅格化，得到对应的DSM(DigitalSurfaceModel)或nDSM(normalizedDSM)，进而利用经典的图像处理技术进行相关分析与处理。而电力线点云在总体点云中所占比例很小，直接进行栅格化处理会丢失大量的电力线信息，所以在转换为栅格图像前我们要对其进行一系列的滤波处理。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决复杂的城区环境中提取出电力线信息过程中城市区域中电力线点和建筑物边缘点云有很高的相似性以及电力线点云直接进行栅格化处理会丢失大量的电力线信息的问题，而提出一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法。上述的专利技术目的是通过以下技术方案实现的：步骤一、利用机载LiDAR系统对目标城区进行扫描，获取三维点云数据，根据高程分布统计直方图对三维点云数据设定高程阈值，将扫描出的三维点云数据中高度异常的极高点和极低点进行剔除得到粗差剔除后的LiDAR数据；步骤二、从粗差剔除后的LiDAR数据中包含的N次回波信息中，提取出产生N次回波位置的LiDAR点云，对LiDAR点云进行LiDAR数据中首次回波提取，找到产生LiDAR数据中首次回波位置的点云；步骤三、利用回波强度信息对提取出的LiDAR数据中的首次回波位置的点云进行再次筛选，找出回波强度量化为0的回波点云；步骤四、利用基于k-d树的方法对回波强度量化为0的回波点云进行遍历，建立回波强度量化为0的回波点云中每一个点I的近邻点集，并确定近邻点集中的各个点到点I的空间最远距离点J，若最远距离点J到点I的距离小于等于阈值T，则将点I保留即得到滤波后的点云；步骤五、对滤波后的点云进行栅格化，得到点云栅格化后的栅格图像，其中，栅格图像分辨率为n为三维点云数据密度；步骤六、对点云栅格化后的栅格图像中的信息点进行霍夫变换线结构检测，找到霍夫变换线的峰值点信息，确定点云栅格化后的栅格图像的线结构；步骤七、用电力线高程、电力线长度和双曲正弦拟合误差对点云栅格化后的栅格图像的线结构进行约束优化，得到最终的电力线检测结果；即完成了一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法。专利技术效果本专利技术以城市区域电力线为研究对象，提出了一种基于机载LiDAR回波信息的电力线提取方法，为及时准确的进行城市电力线状态监测及城市火灾管理提供了可靠地支撑信息。本专利技术的目的是在复杂的城区环境中提取出电力线信息，能够从大量的LiDAR点云中提取出边缘线结构点并运用约束条件将电力线和建筑物进行有效的区分解决两者的边缘结构点云相似性。现有的基于机载LiDAR数据的电力线提取技术大多是针对空旷地区线路走廊中的高架电力线，而在城市区域中由于其复杂的环境因素，这些技术并不能很好的实现电力线的提取。基于此中情况，本专利技术提出的一种在复杂城区环境中提取电力线的方法，弥补了机载LiDAR数据城区电力线提取技术的空缺。本专利技术的特征在于：用LiDAR数据中的多次回波信息和回波强度信息对点云进行处理，剔除了大量的非电力线信息点，图5(b)、图6(b)、图7(b)和图8(b)是根据多次回波信息从原始LiDAR点云中提取出来的边缘结构；图5(c)、图6(c)、图7(c)和图8(c)是根据首次回波信息从原始LiDAR点云中提取出来的边缘结构；图5(d)、图6(d)、图7(d)和图8(d)是根据回波强度信息将建筑物边缘滤除的效果图。用k-d树遍历的方法建立了LiDAR点云数据的索引，大大缩减了查询局部邻近点的时间；通过对局部k个近邻点距离的限制，剔除了大多散乱点，用kd树的方法是为了减少搜索近邻点的时间；通过对局部k近邻点距离的限制是为了滤除电力线外大量的散乱点，如图5(d)到5(e)，6(d)到(e)，7(d)到7(e)，8(d)到8(e)的过程，对建筑物等结构的边缘和电力线点进行区分，保留了大部分电力线点云信息，为及时准确的进行城市电力线状态监测提供了可靠地支撑信息。城市区域电力线检测的最终效果图如图5(i)、图6(i)、图7(i)和图8(i)。附图说明图1是实施例提出的加载LiDAR数据城区电力线提取的技术流程图；图2(a)是具体实施方式六提出的二维平面直角坐标系中点、线示意图空间的Hough变换线结构检测原理图；图2(b)是具体实施方式六提出的将Hough变换线结构二维空间中的一个点映射为变换空间中的一条线示意图，其中，m轴表示斜率，b轴表示截距；图2(b)中的交点表示原二维空间中的一条线。图2(c)是具体实施方式六提出的将Hough变换线结构二维空间中的一个点映射为极坐标变换空间中的一条曲线示意图，其中，纵坐标ρ表示半径直角坐标系中三维点云数据点投影到平面后的点到原点的距离，横坐标θ表示直本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法，其特征在于一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法包括如下步骤：步骤一、利用机载LiDAR系统对目标城区进行扫描，获取三维点云数据，根据高程分布统计直方图对三维点云数据设定高程阈值，将扫描出的三维点云数据中高度异常的极高点和极低点进行剔除得到粗差剔除后的LiDAR数据；步骤二、从粗差剔除后的LiDAR数据中包含的N次回波信息中，提取出产生N次回波位置的LiDAR点云，对LiDAR点云进行LiDAR数据中首次回波提取，找到产生LiDAR数据中首次回波位置的点云；步骤三、利用回波强度信息对提取出的LiDAR数据中的首次回波位置的点云进行再次筛选，找出回波强度量化为0的回波点云；步骤四、利用基于k‑d树的方法对回波强度量化为0的回波点云进行遍历，建立回波强度量化为0的回波点云中每一个点I的近邻点集，并确定近邻点集中的各个点到点I的空间最远距离点J，若最远距离点J到点I的距离小于等于阈值T，则将点I保留即得到滤波后的点云；步骤五、对滤波后的点云进行栅格化，得到点云栅格化后的栅格图像，其中，栅格图像分辨率为其中，n为三维点云数据密度；步骤六、对点云栅格化后的栅格图像中的信息点进行霍夫变换线结构检测，找到霍夫变换线的峰值点信息，确定点云栅格化后的栅格图像的线结构；步骤七、用电力线高程、电力线长度和双曲正弦拟合误差对点云栅格化后的栅格图像的线结构进行约束优化，得到最终的电力线检测结果；即完成了一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法。...

【技术特征摘要】
1.一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、利用机载LiDAR系统对目标城区进行扫描，获取三维点云数据，根据高程分布统计直方图对三维点云数据设定高程阈值，将扫描出的三维点云数据中高度异常的极高点和极低点进行剔除得到粗差剔除后的LiDAR数据；步骤二、从粗差剔除后的LiDAR数据中包含的N次回波信息中，提取出产生N次回波位置的LiDAR点云，对LiDAR点云进行LiDAR数据中首次回波提取，找到产生LiDAR数据中首次回波位置的点云；步骤三、利用回波强度信息对提取出的LiDAR数据中的首次回波位置的点云进行再次筛选，找出回波强度量化为0的回波点云；步骤四、利用基于k-d树的方法对回波强度量化为0的回波点云进行遍历，建立回波强度量化为0的回波点云中每一个点I的近邻点集，并确定近邻点集中的各个点到点I的空间最远距离点J，若最远距离点J到点I的距离小于等于阈值T，则将点I保留即得到滤波后的点云；步骤五、对滤波后的点云进行栅格化，得到点云栅格化后的栅格图像，其中，栅格图像分辨率为其中，n为三维点云数据密度；步骤六、对点云栅格化后的栅格图像中的信息点进行霍夫变换线结构检测，找到霍夫变换线的峰值点信息，确定点云栅格化后的栅格图像的线结构；步骤七、用电力线高程、电力线长度和双曲正弦拟合误差对点云栅格化后的栅格图像的线结构进行约束优化，得到最终的电力线检测结果；即完成了一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法；其中用电力线长度对点云栅格化后的栅格图像的线结构进行约束优化条件为：(1)保留长度大于目标城区中建筑物最大尺寸的霍夫变换线特征；(2)保留相邻共线霍夫变换线间隔小于目标城区中相邻建筑物间隔的霍夫变换线特征；(3)若霍夫变换线相交则合并霍夫变换线间的夹角小于5°霍夫变换线特征，若霍夫变换线不相交则合并夹角小于5°霍夫变换线间最小距离小于2m的霍夫变换线特征。2.根据权利要求1所述一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法，其特征在于：步骤一中利用机载LiDAR系统对目标城区进行扫描，获取三维点云数据，根据高程分布统计直方图对三维点云数据设定高程阈值，将扫描出的三维点云数据中...

【专利技术属性】
技术研发人员：谷延锋，解冰谦，曹志民，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23