输电线路本体逆向建模方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种输电线路本体逆向建模方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：对输电线路进行激光雷达扫描，获取输电线路本体的激光点云三维模型数据；对输电线路本体的激光点云三维模型数据进行分类处理，分别得到杆塔、绝缘子串、连接金具、架空地线、导线和引流跳线的激光点云三维模型数据；根据杆塔的激光点云三维模型数据生成杆塔分割位置，对杆塔进行分解重建从而得到杆塔的矢量线模型数据；根据架空地线、导线和引流跳线的激光点云三维模型数据生成各部分的矢量线模型数据；对输电线路本体的矢量线模型数据进行三维实体化生成；组合得到输电线路本体的三维实体化模型。通过该方法能够提高建模精度和效率，还可减少成本消耗。消耗。消耗。

【技术实现步骤摘要】
输电线路本体逆向建模方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术属于三维扫描与数据处理
，特别是一种输电线路本体逆向建模方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]激光雷达扫描技术具有精准、高效的获取电网设备及通道环境的空间数据优势，尤其是在大高差、植被茂密区域获取高精度地面数字高程模型（DEM）等方面有很大成效，对发现输电线路通道内的各类交跨隐患、研判潜在的安全距离不足风险有着重要的支撑作用。但是受限于激光点云采集装备、采集距离以及环境空间遮挡等因素影响，对输电线路杆塔、绝缘子串、连接金具、架空地线、导线和引流跳线等的高密度的激光点云获取极不理想，也经常存在扫描采集的激光点云密度不够、甚至缺失等问题，对输电线路运行工况分析、杆塔倾斜研判、自主飞行航线规划、带电作业方案预演、检修或抢修方案模拟等深度数字孪生应用带来了极大的不便。因此对输电线路杆塔、绝缘子串、连接金具、架空地线、导线、引流跳线、基础等本体设备进行精准实体化建模，是弥补输电线路设备激光点云密度不足或者因遮挡等原因造成的点云缺失的重要技术手段。目前该工作主要采用传统的人工手动绘制建模或补点的方式，人均每天能修补一基杆塔及与其相连的架空地线（约为0.45公里输电线路），平均每公里输电线路的人工修补成本为1000元；这种依赖人工修补方式工作效率低、投入成本高，且还容易受人为主观因素的影响，存在工作反复进行、误差不可控和建模精度偏低等问题。
[0003]本专利技术基于输电线路本体的激光点云三维模型数据，结合杆塔、绝缘子串、连接金具、架空地线、导线、引流跳线和基础等台账数据及可见光照片，自动化建立精准的输电线路本体三维实体化模型，有效支撑电网设备的数字化转型和运检业务的智能化升级，并满足在规划设计、基建、运维和应急等方面对于输电线路本体三维模型应用的需求，充分发挥数据的价值。
[0004]因此，如何将激光点云数据应用到输电线路本体的快速实体化建模中，提高输电线路本体的建模精度、减少成本消耗，为亟需研究解决的关键难题。

技术实现思路

[0005]针对上述难题，本专利技术提供一种至少解决上述部分技术问题的输电线路本体逆向建模方法、装置、电子设备及存储介质，本专利技术能够提高输电线路实体化建模的精度和效率，同时也将激光点云数据进行了深度挖掘和二次利用，实现了数据价值的最大化，大大降低了成本投入。
[0006]本专利技术提供的一种输电线路本体逆向建模方法，包括：S1、对输电线路本体和走廊进行激光雷达扫描，获取输电线路本体及走廊的三维激光点云数据；S2、对输电线路本体的激光点云三维模型数据进行分类处理，分别得到杆塔、绝缘子串、连接金具、架空地线、导线和引流跳线的激光点云三维模型数据；S3、根据所述杆塔的激光点云三维模型数据，将所述
杆塔沿Z轴进行等间距分层，确定每个分层的局部最大点密度；并根据所述局部最大点密度，计算每个所述分层的填充率；将所述填充率大于阈值的分层作为杆塔分割位置；S4、根据所述杆塔分割位置将所述杆塔分解为多个结构；解析每一所述结构的轮廓点，生成每一所述结构的轮廓矢量线；根据所述轮廓矢量线对每一所述结构进行模型校准，得到每一所述结构的矢量线模型；并根据所述杆塔分割位置重组所述矢量线模型，得到杆塔的矢量线模型数据；其中，所述结构包括柱状结构、四棱台结构、倒三棱锥结构和复杂结构；S5、对所述架空地线、所述导线和所述引流跳线的激光点云三维模型数据进行数据计算，生成所述架空地线、所述导线和所述引流跳线的矢量线模型数据；S6、根据所述绝缘子串和所述杆塔的激光点云三维模型数据，得到所述绝缘子串和所述连接金具的矢量线模型数据；S7、根据预设参数以及所述杆塔、所述绝缘子串、所述连接金具、所述架空地线、所述导线、所述引流跳线的矢量线模型数据，生成所述杆塔、所述绝缘子串、所述连接金具、所述架空地线、所述导线、所述引流跳线、杆塔基础以及间隔棒的三维实体化模型；S8、组合所述杆塔、所述绝缘子串、所述连接金具、所述架空地线、所述导线、所述引流跳线、所述杆塔基础以及所述间隔棒的三维实体化模型，得到与所述输电线路本体一致的三维实体化模型。
[0007]在一些实施例中，所述柱状结构包括V型结构，所述杆塔的矢量线模型数据包括V型矢量线模型数据，对于所述V型结构，所述S4包括：S421、根据轮廓提取算法得到所述V型结构的中轴线；将所述V型结构的激光点云三维模型数据沿Y轴分为左右两部分，并根据角度测量算法得到所述中轴线与垂直方向的实际倾斜角；根据所述实际倾斜角旋转所述中轴线至垂直方向以校准左右两部分的所述杆塔的激光点云三维模型数据，以分别提取出左右两部分的轮廓点，并将V型结构轮廓的每个角点的Y轴值作为该角点的Y
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坐标；S422、将所述V型结构对应的激光点云三维模型数据沿横担下缘分为上下两部分，分别提取出轮廓点；将V型结构轮廓的每个角点的X轴值作为该角点的X
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坐标；S423、沿Z轴分别提取所述V型结构对应的激光点云三维模型数据的上、下两端和中间分割线对应的Z轴值作为Z坐标；S424、根据所述X
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坐标、Y
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坐标和Z坐标得到相对矢量线模型数据；S425，根据所述实际倾斜角和逆矩阵算法，对所述相对矢量线模型数据进行逆向旋转，得到所述V型矢量线模型数据。
[0008]在一些实施例中，所述杆塔的矢量线模型数据包括四棱台结构矢量线模型数据，对于所述四棱台结构，所述S4包括：S431、根据边界提取算法提取所述四棱台结构的轮廓点，并根据所述四棱台结构的轮廓点和线性拟合算法得到棱线方程；S432、根据密度聚类法提取所述四棱台结构的交叉点，并根据所述四棱台结构的交叉点和线性拟合算法得到交叉线方程；S433、根据S431中的所述棱线方程和S432中的所述交叉线方程，计算连接点的坐标，并依次连接各个所述连接点，得到所述四棱台结构矢量线模型数据。
[0009]在一些实施例中，所述杆塔的矢量线模型数据包括倒三棱锥结构矢量线模型数据，对于所述倒三棱锥结构，所述S4包括：S441、根据边界提取算法提取所述倒三棱锥结构的轮廓点，并根据所述倒三棱锥结构的轮廓点和线性拟合算法得到棱线方程；S442、根据密度聚类法提取所述倒三棱锥结构的交叉点，并根据所述倒三棱锥结构的交叉点和线性拟合算法确定交叉线方程；S443、根据S441中的所述棱线方程和S442中的所述交叉线方程，计算各个连接点的坐标，并依次连接各个所述连接点，得到所述倒三棱锥结构矢量线模型数据。
[0010]在一些实施例中，所述复杂结构包括T型结构和O型结构，所述杆塔的矢量线模型数据包括复杂结构矢量线模型数据，所述S4包括：S451、将所述复杂结构投影至Y
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Z平面，得
到灰度图像；S452、对所述灰度图像依次经过形态学处理、轮廓提取和角点提取，获得角点的Y
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坐标和Z坐标；S453、当所述复杂结构为所述T型结构时，将所述T型结构对应的激光点云三维模型数据投影至X
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Y
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电线路本体逆向建模方法，其特征在于，包括：S1、对输电线路本体和走廊进行激光雷达扫描，获取输电线路本体和走廊的激光点云三维模型数据；S2、对输电线路本体的激光点云三维模型数据进行分类处理，分别得到杆塔、绝缘子串、连接金具、架空地线、导线和引流跳线的激光点云三维模型数据；S3、根据所述杆塔的激光点云三维模型数据，将所述杆塔沿Z轴进行等间距分层，确定每个分层的局部最大点密度；并根据所述局部最大点密度，计算每个所述分层的填充率；将所述填充率大于阈值的分层作为杆塔分割位置；S4、根据所述杆塔分割位置将所述杆塔分解为多个结构；解析每一所述结构的轮廓点，生成每一所述结构的轮廓矢量线；根据所述轮廓矢量线对每一所述结构进行模型校准，得到每一所述结构的矢量线模型；并根据所述杆塔分割位置重组所述矢量线模型，得到杆塔的矢量线模型数据；其中，所述结构包括柱状结构、四棱台结构、倒三棱锥结构和复杂结构；S5、对所述架空地线、所述导线和所述引流跳线的激光点云三维模型数据进行数据计算，生成所述架空地线、所述导线和所述引流跳线的矢量线模型数据；S6、根据所述绝缘子串和所述杆塔的激光点云三维模型数据，得到所述绝缘子串和所述连接金具的矢量线模型数据；S7、根据预设参数以及所述杆塔、所述绝缘子串、所述连接金具、所述架空地线、所述导线、所述引流跳线的矢量线模型数据，生成所述杆塔、所述绝缘子串、所述连接金具、所述架空地线、所述导线、所述引流跳线、杆塔基础以及间隔棒的三维实体化模型；S8、组合所述杆塔、所述绝缘子串、所述连接金具、所述架空地线、所述导线、所述引流跳线、所述杆塔基础以及所述间隔棒的三维实体化模型，得到与所述输电线路本体一致的三维实体化模型。2.如权利要求1所述的逆向建模方法，其特征在于，所述柱状结构包括V型结构，所述杆塔的矢量线模型数据包括V型矢量线模型数据，对于所述V型结构，所述S4包括：S421、根据轮廓提取算法得到所述V型结构的中轴线；将所述V型结构的激光点云三维模型数据沿Y轴分为左右两部分，并根据角度测量算法得到所述中轴线与垂直方向的实际倾斜角；根据所述实际倾斜角旋转所述中轴线至垂直方向以校准左右两部分的所述杆塔的激光点云三维模型数据，以分别提取出左右两部分的轮廓点，并将V型结构轮廓的每个角点的Y轴值作为该角点的Y
’
坐标；S422、将所述V型结构对应的激光点云三维模型数据沿横担下缘分为上下两部分，分别提取出轮廓点；将V型结构轮廓的每个角点的X轴值作为该角点的X
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坐标；S423、沿Z轴分别提取所述V型结构对应的激光点云三维模型数据的上、下两端和中间分割线对应的Z轴值作为Z坐标；S424、根据所述X
’
坐标、Y
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坐标和Z坐标得到相对矢量线模型数据；S425、根据所述实际倾斜角和逆矩阵算法，对所述相对矢量线模型数据进行逆向旋转，得到所述V型矢量线模型数据。3.如权利要求1所述的逆向建模方法，其特征在于，所述杆塔的矢量线模型数据包括四棱台结构矢量线模型数据，对于所述四棱台结构，所述S4包括：S431、根据边界提取算法提取所述四棱台结构的轮廓点，并根据所述四棱台结构的轮
廓点和线性拟合算法得到棱线方程；S432、根据密度聚类法提取所述四棱台结构的交叉点，并根据所述四棱台结构的交叉点和线性拟合算法得到交叉线方程；S433、根据S431中的所述棱线方程和S432中的所述交叉线方程，计算连接点的坐标，并依次连接各个所述连接点，得到所述四棱台结构矢量线模型数据。4.如权利要求1所述的逆向建模方法，其特征在于，所述杆塔的矢量线模型数据包括倒三棱锥结构矢量线模型数据，对于所述倒三棱锥结构，所述S4包括：S441、根据边界提取算法提取所述倒三棱锥结构的轮廓点，并根据所述倒三棱锥结构的轮廓点和线性拟合算法得到棱线方程；S442、根据密度聚类法提取所述倒三棱锥结构的交叉点，并根据所述倒三棱锥结构的交叉点和线性拟合算法确定交叉线方程；S443、根据S441中的所述棱线方程和S442中的所述交叉线方程，计算各个连接点的坐标，并依次连接各个所述连接点，得到所述倒三棱锥结构矢量线模型数据。5.如权利要求1所述的逆向建模方法，其特征在于，所述复杂结构包括T型结构和O型结构，所述杆塔的矢量线模型数据包括复杂结构矢量线模型数据，所述S4包括：S451、将所述复杂结构投影至Y
’
Z平面，得到灰度图像；S452、对所述灰度图像依次经过形态学处理、轮廓提取和角点提取，获得角点的Y
’
坐标和Z坐标；S453、当所述复杂结构为所述T型结构时，将所述T型结构对应的激光点云三维模型数据投影至X
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Y
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平面，得到第一轮廓直线方程；并根据所述第一轮廓直线方程和所述角点的Y
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坐标，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭可贵，陶有奎，李卫国，葛健，杜鹏，王刘芳，严波，尹悦，秦龙，章丹，郭振宇，操松元，王远，王法治，凌劲，谭弘武，宋金秀，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司北京煜邦电力技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：