一种高压架空输电线路关键要素激光点云自动分类方法技术

本发明专利技术公开了一种高压架空输电线路关键要素激光点云自动分类方法，涉及架空输电线路技术领域，包括S1、采集高压架空输电线路点云数据，并引用架空线路台账信息对采集的点云数据进行预处理；S2、针对预处理后的点云数据，采用不规则三角网TIN渐进加密滤波算法分离出地面点云数据和非地面点云数据；S3、针对地面点云数据采用加权最小二乘法进行点云平滑处理；S4、针对非地面点云数据利用不同的算法进行精细化分类和提取。本发明专利技术采用不规则三角网TIN渐进加密滤波算法，提高了架空输电线路点云自动化分类及提取的效率和正确率。动化分类及提取的效率和正确率。动化分类及提取的效率和正确率。

【技术实现步骤摘要】
一种高压架空输电线路关键要素激光点云自动分类方法


[0001]本专利技术涉及架空输电线路
，更具体的说是涉及一种高压架空输电线路关键要素激光点云自动分类方法。

技术介绍

[0002]机载激光雷达获取的输电线路点云数据量非常庞大，经过前端数据获取后，需要进行点云数据的预处理和后处理，其中后处理包括对点云进行抽稀、滤波分类、模型重建等步骤，点云自动化分类是数据后处理的关键步骤。
[0003]点云数据具有离散型、多回波性、反射强度信息、高密度性、数据海量性、数据缺失性等特点，点云数据处理分析效率低，生成通道危急通道隐患报告最短需要48小时，导致输电线路巡视作业效率较低。点云自动化分类在实际处理分析中存在以下问题：(1)点云自动化分类精度低，依靠后期人工进行处理，同时由于部分算法的自动化程度无法满足后期数据处理要求等问题，导致了传统输电线路建模需要大量人工干预，出现了后期手动调整等效率低，精度差的问题；(2)自动化分类算法普适性差，大多数分类算法在分类时是基于点云局部的相似性，如需要比较局部坡度差和高程差、对象的形态等，目前还没有一种算法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高压架空输电线路关键要素激光点云自动分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、采集高压架空输电线路点云数据，并引用架空线路台账信息对采集的点云数据进行预处理，所述架空线路台账信息包括杆塔坐标位置信息；S2、针对预处理后的点云数据，采用不规则三角网TIN渐进加密滤波算法分离出地面点云数据和非地面点云数据；S3、针对地面点云数据采用加权最小二乘法进行点云平滑处理；S4、针对非地面点云数据利用不同的算法进行精细化分类和提取。2.根据权利要求1所述的高压架空输电线路关键要素激光点云自动分类方法，其特征在于，步骤S1中引用架空线路台账信息对点云数据进行预处理具体包括：采用基于点云局部空间分布统计的去噪算法对采集的高压架空输电线路点云数据进行去噪处理；根据架空线路台账信息中的杆塔坐标位置将去燥处理后的高压架空输电线路点云数据进行分段，生成多档标准las格式的点云数据。3.根据权利要求1所述的高压架空输电线路关键要素激光点云自动分类方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：S21、获取预处理后的点云数据；S22、将预处理后的点云数据进行格网划分，取每个格网中最低点作为初始点生成初始不规则三角网TIN；S23、计算点云数据点到距离该数据点最近三角面的垂距，和该数据点与所述三角面三个顶点的夹角，若所述垂距和所述夹角中的最大值均小于设定的阈值，则将该数据点加入地面点云数据集合，并对生成的初始不规则三角网TIN进行加密；S24、重复步骤S22
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S23，迭代处理所有的点云数据，直到遍历完所有的点云数据。4.根据权利要求1所述的高压架空输电线路关键要素激光点云自动分类方法，其特征在于，步骤S4中针对非地面点云数据利用不同的算法进行精细化分类，具体包括：a、利用Kd
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tree算法和OBB包围盒提取杆塔点云数据；b、结合Hough变换和最小二乘进行中心线拟合方法提取电力线点云数据，并分离出地线点云数据和导线点云数据；c、采用随机抽样一致算法和最小二乘拟合平面的区域增长算法提取建筑点云数据和低植被点云数据。5.根据权利要求4所述的高压架空输电线路关键要素激光点云自动分类方法，其特征在于，方法a中利用Kd
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tree算法和包围盒提取杆塔点云数据具体包括：根据杆塔坐标位置信息获取杆塔点云数据，并根据塔杆几何特征将杆...

【专利技术属性】
技术研发人员：张兴华，李庭坚，姜诚，王黎伟，张福，罗望春，王鸿涛，梁晖明，莫兵兵，李翔，刘洪驿，石志彬，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心，
类型：发明
国别省市：