【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光雷达，具体涉及一种用于稀疏点云的高鲁棒性高压电力线分割方法、装置、设备、存储介质。
技术介绍
1、激光雷达技术生成的点云数据具有坐标精度高和包含三维空间信息等优点，基于点云数据的软件处理技术也在近些年得到快速发展。其中基于激光雷达的点云高压电力线分割提取技术是输电线路运检、电力线路规划、管理与维护等多个领域的核心技术之一。
2、然而，目前对于电力线自动分割提取的算法还处于早期，能够处理单波长激光雷达生成的稀疏点云的算法则更加稀缺。其中大部分算法的核心是利用空间域分割和高程信息的分割算法进行电力线粗分，之后利用霍夫变换识别电力线的2d投影或使用pca算法、ransac算法完成电力线精确分割。此类算法依赖于过滤地面点的结果，在山区等复杂地形表现较差，也会受到地面高程误差的影响。另外，霍夫变换计算效率较低，pca算法对噪声敏感，ransac算法本身具有不确定性且在点数少的情况准确率不高，在进行线性判断时存在限制。此外，分割流程中需要根据实际场景设定众多阈值来保证结果准确性，频繁需要人工干预的问题。
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【技术保护点】
1.一种用于稀疏点云的高鲁棒性高压电力线分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于稀疏点云的高鲁棒性高压电力线分割方法，其特征在于：所述体素滤波减少噪声包括以下方法：步骤a-11，基于原始点云数据，使用体素滤波去除噪声点；
3.根据权利要求2所述的用于稀疏点云的高鲁棒性高压电力线分割方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的用于稀疏点云的高鲁棒性高压电力线分割方法，其特征在于：所述步骤c的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的用于稀疏点云的高鲁棒性高压电力线分割方法，其特征在于：基于密度的聚类算...
【技术特征摘要】
1.一种用于稀疏点云的高鲁棒性高压电力线分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于稀疏点云的高鲁棒性高压电力线分割方法，其特征在于：所述体素滤波减少噪声包括以下方法：步骤a-11，基于原始点云数据，使用体素滤波去除噪声点；
3.根据权利要求2所述的用于稀疏点云的高鲁棒性高压电力线分割方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的用于稀疏点云的高鲁棒性高压电力线分割方法，其特征在于：所述步骤c的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的用于稀疏点云的高鲁棒性高压电力线分割方法，其特征在于：基于密度的聚类算法的过程包括以下内容：
6.根据权利要求5所述的用于稀疏点云的高鲁棒性高压电...
【专利技术属性】
技术研发人员：张嘉骏，蔡硕，王翔，
申请(专利权)人：苏州优备精密智能装备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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