一种基于机载雷达的3D点云电力线提取与重建方法技术

本发明专利技术提供了一种基于机载雷达的3D点云电力线提取与重建方法，属于计算机视觉技术领域；解决了现有电力线提取方法存在的数据处理复杂、计算强度大、提取精度低的问题；包括如下步骤：采用高程体素下采样方法对采集的激光雷达点云数据进行预处理，实现点云稀疏化与密度均一化；电力线点云提取：设计区域高差判定法结合Hough变换实现电力线点云提取；电力线拟合：将Hough变换后得到的电力线点云数据恢复至三维空间，并记为数据W，对数据W使用进行高程过滤得到数据K，接着对数据K进行杆塔点提取，最后使用最小二乘法进行抛物线拟合得到3D电力线；本发明专利技术应用于点云电力线提取与重建。本发明专利技术应用于点云电力线提取与重建。本发明专利技术应用于点云电力线提取与重建。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机载雷达的3D点云电力线提取与重建方法


[0001]本专利技术提供了一种基于机载雷达的3D点云电力线提取与重建方法，属于计算机视觉、3D点云处理


技术介绍

[0002]我国是世界上电网规模最大的国家，同时也是电网巡检维护难度系数最高的国家。随着能源互联网与电网业务的深度融合及架空输电线路建设里程的不断加长，对于输电线走廊巡检维护的效率和可靠性的要求也在不断提高。由于机载激光雷达测量技术具有受外界环境影响小、自动化程度高、采集数据时间短、测量精度高等优点，目前已将其广泛地应用于电力线走廊的巡检，通过算法对扫描到的电力线走廊点云进行处理可以实现电力线的3D重建。巡检人员可通过构建的电力线模型对线路中存在的安全隐患进行及时分析，以定位输电走廊障碍，避免危害的发生。
[0003]目前，在基于机载激光雷达的电力线点云提取和重建方面，许多学者做出一些成果，并提出了各种电力线提取方法，大多基于Hough、RANSAC、3D连通成分分析等特征提取算法，但普遍存在数据预处理复杂、计算强度大、提取精度低的缺陷。另外，目前的算法多适用于高密度点云的提取和重建，对于点云密度不高的电力线存在一定的局限性。
[0004]针对以上问题，本专利技术提出了一种针对机载雷达的电力线点云提取与3D重建方法，此方法综合点云预处理、电力线点提取及电力线拟合方法，专利技术成果可为机载雷达测量技术在电力线3D重建的应用提供技术支撑。

技术实现思路

[0005]本专利技术为了解决现有电力线提取方法存在的数据处理复杂、计算强度大、提取精度低的问题，提出了一种基于机载雷达的3D点云电力线提取与重建方法。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种基于机载雷达的3D点云电力线提取与重建方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1：通过机载雷达获取激光雷达点云数据，采用高程体素下采样方法对采集的激光雷达点云数据进行预处理，实现点云稀疏化与密度均一化；
[0008]步骤2：电力线点云提取：设计区域高差判定法结合Hough变换实现电力线点云提取，根据阈值判断区域内的某点是否属于电力线点云，遍历所有区域完成电力线点云的初提取；最后使用Hough变换对初提取的电力线点云进行精提取；
[0009]步骤3：电力线拟合：将Hough变换后得到的电力线点云数据恢复至三维空间，并记为数据W，对数据W使用进行高程过滤得到数据K，接着对数据K进行杆塔点提取，最后使用最小二乘法进行抛物线拟合得到3D电力线，实现电力线模型的3D重建。
[0010]所述步骤S1中的高程体素下采样方法为在原有体素下采样的基础上引入高程判定机制，用来自动初始每个体素小栅格的边长r，具体步骤包括：
[0011]步骤1.1：将采集到的原始点云按Z坐标轴递增的方式平分为四部分，分离后的四
部分点云数据按Z坐标轴数值递增分别记为S1、S2、S3、S4；
[0012]步骤1.2：取点云数据S1，依据S1中的点云数据的坐标集合，求取X、Y、Z三个坐标轴上的最大值X
max
、Y
max
、Z
max
和最小值X
min
、Y
min
、Z
min
，根据X、Y、Z三个坐标轴上的最大、最小值求得点云最小包围盒的边长l
x
、l
y
、l
z
，
[0013]步骤1.3：根据点云数据高程初始化体素小栅格的边长r，初始化方法为设当前所取的部分点云中点的个数为m，原始点云中点的个数为M，
[0014]步骤1.4：计算体素网格的尺寸D
x
、D
y
、D
z
，计算结果向下取整，此时S1可看作被分为了N个体素小栅格，N＝D
x
*D
y
*D
z
，在每个体素小栅格中会存在0至多个点，遍历所有小栅格，依据每个点的X、Y、Z坐标计算每个小栅格的重心点，以重心点代替小栅格内的所有点；
[0015]步骤1.5：取数据S1
‑
S4分别执行步骤1.1
‑
步骤1.4，即可完成对原始点云的高程体素下采样。
[0016]所述步骤2具体包括：
[0017]步骤2.1：通过区域高差判定法对预处理后的点云数据进行初提取；
[0018]步骤2.2：对经过初提取的点云数据使用Hough变换进行处理以得电力线点云。
[0019]所述步骤2.1具体包括：
[0020]步骤2.1.1：对预处理后的点云构建规则区域；
[0021]步骤2.1.2：初始化格网高差h，格网高差h指每个格网内点云的最大高程H
max
和最小高程H
min
之差的绝对值，h＝|H
max
‑
H
min
|；
[0022]步骤2.1.3：设p
i
为预处理后点云中的任意一点，利用基于区域高差的方法对预处理后的点进行判断，若p
i
满足限定条件，则该点属于电力线点云，否则为非电力线点云，其中p
i
的条件判断式为：
[0023][0024]ω(p)＝{p1，p2，
…
，p
n
}；
[0025]式中p
z
表示电力线点的Z轴坐标值，ω(p)为初步提取的电力线点的集合，通过区域高差判定法可以实现电力线点云的初步提取。
[0026]所述步骤2.2具体包括：
[0027]步骤2.2.1：将经过区域高差判定法后得到的电力线点云投影到水平面x
‑0‑
y上，
此时设点云Z坐标轴值为0；
[0028]步骤2.2.2：使用Hough变换进行直线检测，下式为Hough变换空间的直线方程：p＝xcosθ+ysinθ，式中(θ，p)为Hough参量空间中的峰值点，对应于直角坐标中所求的直线；
[0029]步骤2.2.3：在获得多条电力线直线方程的参量(θ，p)后，判断每个点所归属的电力线，在二维平面上，计算每个点到提取的各条直线的垂直距离，如果该点到某条直线的距离小于电力线间距的1/2则认为该点属于这条电力线。
[0030]所述步骤3具体包括：
[0031]步骤3.1：高程过滤：在二维点云恢复至三维空间时，将与电力线点云X、Y坐标相同但Z坐标不同的点云进行过滤，得到电力线点云拟合数据K；
[0032]步骤3.2：杆塔点提取：在电力线拟合之前需要检测每档线路的悬挂点，即杆塔的位置，通过求局部极值点得到杆塔的坐标点；
[0033]步骤3.3：电力线拟合：每根电力线在x
‑
O
‑
z平面内是抛物线，在两个杆塔之间进行电力线的拟合，杆塔点即为每档电力线的端点。
[0034]所述步骤3.1具本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机载雷达的3D点云电力线提取与重建方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：通过机载雷达获取激光雷达点云数据，采用高程体素下采样方法对采集的激光雷达点云数据进行预处理，实现点云稀疏化与密度均一化；步骤2：电力线点云提取：设计区域高差判定法结合Hough变换实现电力线点云提取，根据阈值判断区域内的某点是否属于电力线点云，遍历所有区域完成电力线点云的初提取；最后使用Hough变换对初提取的电力线点云进行精提取；步骤3：电力线拟合：将Hough变换后得到的电力线点云数据恢复至三维空间，并记为数据W，对数据W使用进行高程过滤得到数据K，接着对数据K进行杆塔点提取，最后使用最小二乘法进行抛物线拟合得到3D电力线，实现电力线模型的3D重建。2.根据权利要求1所述的一种基于机载雷达的3D点云电力线提取与重建方法，其特征在于：所述步骤S1中的高程体素下采样方法为在原有体素下采样的基础上引入高程判定机制，用来自动初始每个体素小栅格的边长r，具体步骤包括：步骤1.1：将采集到的原始点云按Z坐标轴递增的方式平分为四部分，分离后的四部分点云数据按Z坐标轴数值递增分别记为S1、S2、S3、S4；步骤1.2：取点云数据S1，依据S1中的点云数据的坐标集合，求取X、Y、Z三个坐标轴上的最大值X
max
、Y
max
、Z
max
和最小值X
min
、Y
min
、Z
min
，根据X、Y、Z三个坐标轴上的最大、最小值求得点云最小包围盒的边长l
x
、l
y
、l
z
，步骤1.3：根据点云数据高程初始化体素小栅格的边长r，初始化方法为设当前所取的部分点云中点的个数为m，原始点云中点的个数为M，步骤1.4：计算体素网格的尺寸D
x
、D
y
、D
z
，计算结果向下取整，此时S1可看作被分为了N个体素小栅格，N＝D
x
*D
y
*D
z
，在每个体素小栅格中会存在0至多个点，遍历所有小栅格，依据每个点的X、Y、Z坐标计算每个小栅格的重心点，以重心点代替小栅格内的所有点；步骤1.5：取数据S1
‑
S4分别执行步骤1.1
‑
步骤1.4，即可完成对原始点云的高程体素下采样。3.根据权利要求2所述的一种基于机载雷达的3D点云电力线提取与重建方法，其特征在于：所述步骤2具体包括：步骤2.1：通过区域高差判定法对预处理后的点云数据进行初提取；步骤2.2：对经过初提取的点云数据使用Hough变换进行处理以得电力线点云。4.根据权利要求3所述的一种基于机载雷达的3D点云电力线提取与重建方法，其特征在于：所述步骤2.1具体包括：步骤2.1.1：对预处理后的点云构建规则区域；
步骤2.1.2：初始化格网高差h，格网高差h指每个格网内点云的最大高程H
max
和最小高程H
min
之差的绝对值，h＝|H

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧民，焦靖哲，景超，郑世强，程永强，张兴忠，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：