电力线点识别方法、装置、设备、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种电力线点识别方法、装置、设备、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过获取目标点云数据，采用曲面曲率估计算法和局部维度多尺度算法识别所述目标点云数据，获得第一电力线点数据；再获取原始点云数据，采用最邻近搜索法对所述第一电力线点数据和所述原始点云数据进行处理，获取第二电力线点数据；从而汇总所述第一电力线点数据和第二电力线点数据，得到第三电力线点数据。采用本方法能够可有效降低噪声、提高提取精度，以及提高电力线点的连续性。

【技术实现步骤摘要】
电力线点识别方法、装置、设备、计算机设备和存储介质
本申请涉及输电线路
，特别是涉及一种电力线点识别方法、装置、设备、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着输电线路技术的发展，出现了电力线提取技术，将电力线点和非电力线点进行识别区分。现有电力线点提取技术，包括将电力点云数据预处理,投影到二维平面，通过对平面数据应用迭代的Hough变化方法来提取电力线，或将电力线LiDAR数据分成若干椭圆体小块，以提取出电力线点集，然后通过点的聚集方法，拟合同一条子导线上的点数据，再通过一个经过简化的悬链线方程参数求解过程，迭代检测出电力线并进行三维建模等。然而，目前的方法，存在精度低等问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电力线点识别方法、装置、设备、计算机设备和存储介质。一种电力线点识别方法，所述方法包括：获取目标点云数据，采用曲面曲率估计算法和局部维度多尺度算法识别所述目标点云数据，获得第一电力线点数据；获取原始点云数据，采用最邻近搜索法对所述第一电力线点数据和所述原本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力线点识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标点云数据，采用曲面曲率估计算法和局部维度多尺度算法识别所述目标点云数据，获得第一电力线点数据；/n获取原始点云数据，采用最邻近搜索法对所述第一电力线点数据和所述原始点云数据进行处理，获取第二电力线点数据；/n汇总所述第一电力线点数据和第二电力线点数据，得到第三电力线点数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种电力线点识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标点云数据，采用曲面曲率估计算法和局部维度多尺度算法识别所述目标点云数据，获得第一电力线点数据；
获取原始点云数据，采用最邻近搜索法对所述第一电力线点数据和所述原始点云数据进行处理，获取第二电力线点数据；
汇总所述第一电力线点数据和第二电力线点数据，得到第三电力线点数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标点云数据，采用曲面曲率估计算法和局部维度多尺度算法识别所述目标点云数据，获得第一电力线点数据包括：
采用曲面曲率估计算法识别所述目标点云数据，得到第四电力线点数据和剩余点云数据；
采用局部维度多尺度算法识别剩余点云数据，得到第五电力线点数据，并根据所述第四电力线点数据和第五电力线点数据，得到所述第一电力线点数据。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用曲面曲率估计算法识别所述目标点云数据，得到第四电力线点数据和剩余点云数据包括：
选取所述目标点云数据中的参考点，并计算所述目标点云数据中的参考点在第一预设范围内的点数据；
对所述第一预设范围内的点数据进行切平面拟合，获取平面方程；
根据所述平面方程，对所述第一预设范围内的点数据进行曲面拟合，获取二次曲面方程；
根据所述二次曲面方程，确定所述第四电力线点数据。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一预设范围内的点数据进行切平面拟合，获取平面方程包括：
在所述目标点云数据中的参考点处构建局部坐标系；
将所述点数据近似在所述局部坐标系构建的切平面上，确定平面法向量并根据特征向量估计法，得到所述平面方程。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述平面方程，对所述第一预设范围内的点数据进行曲面拟合，获取二次曲面方程包括：
将所述局部坐标系向原始坐标系转换，并获取所述原始坐标系下第一预设范围内的点数据的球面方程；
获取平面法向量，并根据所述平面法向量和线性最小二乘法中的奇异值分解法，得到所述二次曲面方程。

【专利技术属性】
技术研发人员：王和平，邹彪，沈建，吴建军，胡伟，刘宁，杨国柱，程海涛，方平凯，
申请(专利权)人：国网通用航空有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11