输电线路的树障隐患预测方法、装置和实现装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种输电线路的树障隐患预测方法、装置和实现装置，该方法包括：获取目标环境下的3D点云数据；从3D点云数据识别树木与输电线路的当前距离；根据预先建立的树木生长模型，预测树木的生长规律；树木生长模型根据树木高度与树木的当前数据的对应关系建立；树木的当前数据至少包括当前高度、树种、树龄、位置、树木密度、气象数据、地形信息中的多种；根据当前距离和树木的生长规律，预测树障隐患。本发明专利技术提高了输电线路树障隐患的预测效率和预知能力。

Tree Barrier Hidden Danger Prediction Method, Device and Realization Device for Transmission Line

The embodiment of the present invention provides a method, device and implementation device for predicting tree barrier hidden danger of transmission lines. The method includes: acquiring 3D point cloud data in target environment; identifying the current distance between trees and transmission lines from 3D point cloud data; predicting the growth law of trees according to pre-established tree growth model; and tree growth model predicting the current number of trees according to tree height and tree current number. The current data of trees include at least the current height, tree species, tree age, location, tree density, meteorological data and topographic information, and the hidden dangers of tree barriers are predicted according to the current distance and tree growth law. The invention improves the prediction efficiency and the prediction ability of the tree barrier hidden trouble of the transmission line.

【技术实现步骤摘要】
输电线路的树障隐患预测方法、装置和实现装置
本专利技术涉及电力巡线
，尤其是涉及一种输电线路的树障隐患预测方法、装置和实现装置。
技术介绍
树木与电力线之间的距离过近会对输电线路的安全运行造成严重威胁，通常输电线路通道的树木隐患依靠人工巡视发现和清理，通过测距仪等仪器辅助判断树木距离电力线是否超过安全距离，但这种方法效率较低，而且只能判断当前状况下树木是否存在隐患，无法预测随时间的推移，树木是否会对线路造成威胁。随着激光雷达技术的应用，基于高精度三维点云数据可快速定位树木隐患，基于树木生长模型，可进一步预测何时何地可能出现树木隐患，在树木超过安全距离之前进行清理，大大提高隐患预知能力，但现有的方法利用简单的线性生长模型预测树木生长，并未考虑不同树种的生长规律以及气候、地形等因素对树木生长的影响，树障预测的准确度较差。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种输电线路的树障隐患预测方法、装置和实现装置，以提高输电线路树障隐患的预测效率和预知能力。第一方面，本专利技术实施例提供了一种输电线路的树障隐患预测方法，方法包括：获取目标环境下的3D点云数据；从3D点云数据识别树木与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种输电线路的树障隐患预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标环境下的3D点云数据；从所述3D点云数据识别树木与输电线路的当前距离；根据预先建立的树木生长模型，预测所述树木的生长规律；所述树木生长模型根据树木高度与树木的当前数据的对应关系建立；所述树木的当前数据至少包括当前高度、树种、树龄、位置、树木密度、气象数据、地形信息中的多种；根据所述当前距离和所述树木的生长规律，预测树障隐患。

【技术特征摘要】
1.一种输电线路的树障隐患预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标环境下的3D点云数据；从所述3D点云数据识别树木与输电线路的当前距离；根据预先建立的树木生长模型，预测所述树木的生长规律；所述树木生长模型根据树木高度与树木的当前数据的对应关系建立；所述树木的当前数据至少包括当前高度、树种、树龄、位置、树木密度、气象数据、地形信息中的多种；根据所述当前距离和所述树木的生长规律，预测树障隐患。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述树木生长模型具体通过下述方式建立：从所述3D点云数据中获取所述树木的当前高度、位置、树木密度和地形信息；设置所述树木的当前数据，各类数据的权重值；将所述树木的当前数据和对应的所述权重值输入至预设生长模型中，得到树木生长模型；所述预设生长模型包括至少包括3-PG生长模型和Richards生长方程中的一种或多种。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取目标环境下的图像数据；从所述图像数据中获取所述树木的树种和树龄；或者，通过实地调查获取所述树木的树种和树龄。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前距离和所述树木的生长规律，预测树障隐患的步骤，包括：从所述树木的生长规律中获取所述树木的高度与时间的对应关系；从所述树木的高度与时间的对应关系中查找所述树木与所述输电线路的距离到达距离阈值时，所述树木的高度对应的时间点；将所述时间点确定为所述树木出现树障隐患的时间。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：生成树障隐患分析结果，以提示用户在所述树木出现树...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭彦明，
申请(专利权)人：北京数字绿土科技有限公司，深圳绿土智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11