【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机载lidar点云数据处理，尤其涉及一种基于局部高程变化差值的电力线点云提取方法。
技术介绍
1、高压输电线是用于输送人们日常生活和工业生产所需电力的重要基础设施随着我国社会工业及生活用电需求的不断提高，长距离的输电线路数量也在不断增长，电网规模已达到世界前列水平。作为一种新兴技术，激光雷达(light detection and ranging，lidar)的快速发展使其成为电力线网巡检维护最具潜力的方式。激光雷达通过不断向被扫描物体发射激光脉冲，利用物体的反射特性来获取其位置和反射强度等信息，从而实现对目标物的识别。获取的激光点云数据包含了目标物体的三维坐标信息等参数。通过无人机等设备搭载lidar可快速获取电力线走廊点云，从而进行分类和量测，实现对电力设施或安全隐患的精确查找和分析。
2、机载激光雷达在获取细节更加丰富的电力线走廊数据的同时，也会产生海量的点云数据。高效准确地实现线路走廊内的地物、杆塔、电力线及相关附属设施的点云数据的分割提取能有效提升该项技术的时效性和工程应用价值。其中，电力线点云的准确识别及提取是电力线拟合重建的关键和前提，也是电力巡线和后续应用分析评估的基础数据，关系到输电线路三维实景量测评估的应用效果。目前针对激光雷达点云数据进行电力线精提取的方法研究方法主要是根据点云的几何特征，使用特征滤波实现电力线的提取，然而现有电力线提取方法在算法的可靠性与通用性方面尚有不足，电力线提取精度仍有待提高。
技术实现思路
1、针对现有技术中
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于局部高程变化差值的电力线点云提取方法，包括以下步骤：
3、s1、采集输电线路走廊激光点云，并根据输电线路走廊激光点云，基于杆塔间隔进行分档，得到单档电力线走廊场景点云集合；
4、s2、根据单档电力线走廊场景点云集合，进行粗分类，得到粗分类点云集合；
5、s3、根据粗分类点云集合，基于局部高程变化差值进行精细提取，得到电力线点云。
6、本专利技术的有益效果为：本专利技术先通过自动高度阈值计算进行粗分类，排除大部分非电力线点云，然后针对杆塔点和电力线点的邻域高度差值变化不同的特点进行分离，该方法能在复杂地形下实现电力线的提取，提取过程阈值设置简单，极大提高了电力线点云提取的自动化程度。
7、进一步地，所述步骤s2具体为：
8、s201、根据单档电力线走廊场景点云集合，得到各个点云的高程数据；
9、s202、根据各个点云的高程数据，计算平均高程：
10、
11、其中，为平均高程；zi为第i个点的高程数据；i为点编号；n为点总数；
12、s203、剔除单档电力线走廊场景点云集合中高程小于平均高程的点，得到粗分类点云集合。
13、上述进一步方案的有益效果为：对单档电力线走廊场景点云集合进行粗分类，首先提出大概率不是电力线点云的数据，能够减小后续的计算复杂度。
14、进一步地，所述步骤s3具体为：
15、s301、设置球形区域半径；
16、s302、根据粗分类点云集合，获取当前点云；
17、s303、计算当前点云球形区域半径内的所有点云与当前点云的高程差值，得到当前点云与球形区域半径内各点云的局部高程变化差值：
18、dj＝pz-pjz
19、其中，dj为当前点云p与球形区域半径r内第j个点云的局部高程变化差值；pz为当前点云p的高程数据；pjz为当前点云p球形区域半径r内第j个点云的高程数据；r为球形区域半径；j为当前点云p球形区域半径r内的点云编号；
20、s304、根据当前点云与球形区域半径内各点云的局部高程变化差值，判断是否均小于预设的高度变化阈值，若是，则判断当前点云为电力线点云，保留当前点云，并进入步骤s305，否则，判断当前点云为杆塔点云，从粗分类点云集合中剔除当前点云，并进入步骤s305；
21、s305、判断是否完成粗分类点云集合所有点云的分类，若是，得到电力线点云集合，完成电力线点云提取，否则，返回步骤s302进入下一点云的分类。
22、上述进一步方案的有益效果为：针对杆塔点和电力线点的邻域高度差值变化不同的特点进行分离，该方法能在复杂地形下实现电力线的提取，提取过程阈值设置简单，极大提高了电力线点云提取的自动化程度。
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1.一种基于局部高程变化差值的电力线点云提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于局部高程变化差值的电力线点云提取方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
3.根据权利要求1所述基于局部高程变化差值的电力线点云提取方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于局部高程变化差值的电力线点云提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于局部高程变化差值的电力线点云提取...
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