配电线路激光点云自动分类提取方法技术

本发明专利技术提供一种配电线路激光点云自动分类提取方法，方法包括：构建配电线路的激光点云模型，并将激光点云模型中的点云按照预设尺寸划分成多个格网单元；利用各格网单元内点云的局部空间特征对各格网单元进行杆塔粗定位，以标记出对应的初步杆塔；对初步杆塔进行相对定位，以得到初步杆塔的定位坐标，并结合格网单元的尺寸划定初步杆塔的点云范围；将定位坐标为中心、点云范围内的点云作为杆塔候选点云，并对各杆塔候选点云进行定位分类，以得到对应的杆塔边界信息；根据定位坐标和杆塔边界信息设定走廊宽度阈值，并对走廊宽度内的点云进行导线检测分类，以实现导线的分类提取。以实现导线的分类提取。以实现导线的分类提取。

【技术实现步骤摘要】
配电线路激光点云自动分类提取方法


[0001]本申请涉及配电网数据处理
，特别是涉及配电线路激光点云自动分类提取方法。

技术介绍

[0002]树障隐患是造成线路单相接地、两相弧光短路以及断线故障的主要因素，传统树障测量分析仅能依靠红外测距仪、望远镜等设备完成，测距误差大、效率慢。
[0003]近年来，激光雷达扫描技术因其外业工作量少、测量精度高等特性，广泛应用于配电网线路通道隐患测量工作中。因激光点云为游离的点，不具备任何业务属性，难以支撑线路树障分析场景业务应用需求，需提前对点云模型中的杆塔、导线等特征进行标记分类。当前分类方式有两种，一是通过人工结合点云物体特征，手动进行标记框定赋值分类；二是对点云杆塔进行标记划档，而后逐档进行分类的半自动分类方式，现有方式数据处理慢、分类效率低，难以满足当前点云数据应用增长规模。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种配电线路激光点云自动分类提取方法，以至少解决上述相关技术中的不足。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种配电线路激光点云自动分类提取方法，包括以下步骤：步骤一：构建配电线路的激光点云模型，并将所述激光点云模型中的点云按照预设尺寸划分成多个格网单元；步骤二：利用各所述格网单元内点云的局部空间特征对各所述格网单元进行杆塔粗定位，以标记出对应的初步杆塔；步骤三：对所述初步杆塔进行相对定位，以得到所述初步杆塔的定位坐标，并结合所述格网单元的尺寸划定所述初步杆塔的点云范围；步骤四：将所述定位坐标为中心、所述点云范围内的点云作为杆塔候选点云，并对各所述杆塔候选点云进行定位分类，以得到对应的杆塔边界信息；步骤五：根据所述定位坐标和所述杆塔边界信息设定走廊宽度阈值，并对所述走廊宽度内的点云进行导线检测分类，以实现导线的分类提取。
[0006]进一步的，所述步骤一包括：构建配电线路的激光点云模型，并以点云平均距离为预设尺寸，对所述激光点云模型中的点云进行格网划分；设定格网阈值，并利用所述格网阈值对格网划分后的点云进行点云过滤，以得到多个格网单元。
[0007]进一步的，所述步骤二包括：计算出各所述格网单元内点云的局部空间特征，并通过设定格网单元特征阈值从
各所述局部空间特征中筛选出符合要求的局部空间特征；将所述符合要求的局部空间特征所对应的格网单元标记为初步杆塔。
[0008]进一步的，所述步骤三包括：获取所述初步杆塔在预设邻域内的格网单元的点云，并计算出所述预设邻域内的格网单元的点云的平均坐标，以得到所述初步杆塔的粗筛坐标；通过计算所述初步杆塔的粗筛坐标所分布的主方向，并按所述初步杆塔的粗筛坐标在主方向上的投影对杆塔坐标进行排序；对排序后的初步杆塔的粗筛坐标进行线路方向正确性校验，以得到所述初步杆塔的定位坐标。
[0009]进一步的，所述步骤四包括：根据所述定位坐标和所述杆塔边界信息内的点云作为杆塔候选点云，并根据不同电压等级设定不同的垂直分仓步长；将所述杆塔候选点云从上之下按照所述垂直分仓步长划分为多个分仓，其中，每个分仓内都包含有部分杆塔候选电云；为各所述分仓生成一个掩码二值图像，并统计出各所述掩码二值图像中的连通分量；将相邻的分仓的掩码二值图像中存在交集的连通分量进行保留，并通过设定分量阈值确定各所述分仓的高程区间；根据处理后的掩码二值图像中在掩码范围内的点云设置为杆塔类别。
[0010]进一步的，所述步骤五包括：根据所述定位坐标和所述杆塔边界信息设定走廊宽度阈值，并对所述走廊宽度内的点云进行导线检测分类，以得到多个切片数据；设定聚类相关阈值，并对各所述切片数据进行聚类，以得到对应的多个类簇；计算出各所述类簇的线性系数，并将满足所述聚类相关阈值的线性系数标记为电力线候选电云；对所述电力线候选电云进行再次聚类，并对再次聚类的类簇进行抛物线拟合，并根据拟合结果划分出电力线，以实现导线的分类提取。
[0011]相比于相关技术，本申请实施例提供的配电线路激光点云自动分类提取方法，通过采用格网化方式，对点云数据进行预处理，通过格网划分，提高点云处理过程检索效率，大幅提升点云分类性能的效果。结合划分的点云网格，采用设定空间阀值及格网均值和标准差，实现配网杆塔的定位分类。基于杆塔模型定位分类结果，对格网中的点云进行聚类、拟合分析，实现导线的分类提取。通过格网化点云数据逐一分析的方式，实现配网点云数据杆塔、导线模型的快速自动分类提取。
[0012]本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
[0013]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本专利技术第一实施例中的配电线路激光点云自动分类提取方法的流程图；图2为图1中步骤S101的详细流程图；图3为图1中步骤S102的详细流程图；图4为图1中步骤S103的详细流程图；图5为图1中步骤S104的详细流程图；图6为图1中步骤S105的详细流程图。
[0014]如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本专利技术。
实施方式
[0015]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0016]显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的
技术实现思路
的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
[0017]在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
[0018]除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属
内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块（单元）的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配电线路激光点云自动分类提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建配电线路的激光点云模型，并将所述激光点云模型中的点云按照预设尺寸划分成多个格网单元；步骤二：利用各所述格网单元内点云的局部空间特征对各所述格网单元进行杆塔粗定位，以标记出对应的初步杆塔；步骤三：对所述初步杆塔进行相对定位，以得到所述初步杆塔的定位坐标，并结合所述格网单元的尺寸划定所述初步杆塔的点云范围；步骤四：将所述定位坐标为中心、所述点云范围内的点云作为杆塔候选点云，并对各所述杆塔候选点云进行定位分类，以得到对应的杆塔边界信息；步骤五：根据所述定位坐标和所述杆塔边界信息设定走廊宽度阈值，并对所述走廊宽度内的点云进行导线检测分类，以实现导线的分类提取。2.根据权利要求1所述的配电线路激光点云自动分类提取方法，其特征在于，所述步骤一包括：构建配电线路的激光点云模型，并以点云平均距离为预设尺寸，对所述激光点云模型中的点云进行格网划分；设定格网阈值，并利用所述格网阈值对格网划分后的点云进行点云过滤，以得到多个格网单元。3.根据权利要求1所述的配电线路激光点云自动分类提取方法，其特征在于，所述步骤二包括：计算出各所述格网单元内点云的局部空间特征，并通过设定格网单元特征阈值从各所述局部空间特征中筛选出符合要求的局部空间特征；将所述符合要求的局部空间特征所对应的格网单元标记为初步杆塔。4.根据权利要求1所述的配电线路激光点云自动分类提取方法，其特征在于，所述步骤三包括：获取所述初步杆塔在预设邻域内的格网单元的点...

【专利技术属性】
技术研发人员：董顺虎，丁元杰，刘雨，陈文君，何炜，祁盛全，才项仁增，李积彪，徐超，冯小霞，王海青，童知娟，
申请(专利权)人：国网青海省电力公司果洛供电公司，
类型：发明
国别省市：