CN102590823A - 一种机载lidar数据电力线快速提取及重构方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种机载LIDAR数据电力线快速提取及重构方法,包括:通过机载激光雷达测量***获取大量的激光点云数据,通过适当设置高程阈值对激光点云数据进行滤波,剔除非电力线形成的点云数据;在点云数据滤波完成后,根据电塔两边点云密度变化特点对电塔进行剔除;对电力线的点云数据采用直方图统计分析法统计每层电力线的点数,进行电力线的分层,然后对同一层中的电力线进行拟合,从而分离出单根电力线上的点云数据;利用悬链线方程,对电力线进行拟合,估算出悬链线方程参数,最终实现电力线的矢量化。本发明可能快速实现多个跨度间的电力线自动提取和电塔提取,提取效率很高,可以用于电力部门进行输电线路安全巡检,大大提高输电线巡检效率。
Description
技术领域
本发明涉及测绘技术领域,更具体地,涉及一种机载LIDAR数据电力线快速提取及重构方法。
背景技术
当前直升机巡线技术的空间定位量测精度不高,而直升机搭载LIDAR(激光雷达)***正好能较好解决这个问题。机载LIDAR***可以获取航空数码影像和激光点云数据,数据经过处理可以对输电线走廊地物进行安全故障检测。目前国外已经将激光雷达***用于电网的勘测设计和维护,我国则处于起步阶段。
激光雷达技术检测电力线,关键是电力线的识别和重构。目前已有学者对此进行研究并取得了一定成果,但是他们大都只能检测单个跨度间的电力线,不能实现多个跨度间电力线自动提取。如Robert A在“从机载LIDAR数据中提取传输线”(MCLAUHLIN R A,ExtractingTransmission Lines From Airborne LIDAR Data,IEEE Geoscience andRemote Sensing Letters,vol.3,2006.pp:222-226)利用悬链线方程对单个跨度内的电力线数据建立局部仿射模型,该方法提取率只有72.1%。Thomas Melzer在“从ALS点云中对电力线的提取和建模”(THOMASM,CHRISTIAN B,″Extraction and Modeling of Power Lines From ALSPoint Clouds″,IEEEE,2004)利用悬链线方程做为假设模型,任意选择数据点子集为初始点集,通过RANSAC方法识别单根电力线。该算法初始模型选择很关键。如果选择的不是同一根电力线上的点云,就要重新选取,影响提取速度。同时,该算法要重复计算点到假设模型的距离,计算量比较大。Y.Jwa(JWA Y,SOHN G,KIM H.,AUTOMATIC 3D POWERLINERECONSTRUCTION USING AIRBORNE LIDARDATA.IAPRS,Vol.XXXVIII,2009.pp:105-110.)提出了利用VPLD方法提取电力线,他的基本思想是利用悬链线方程在小立方体内分段拟合电力线参数,比较当前立方体内拟合的电力线参数与上一个立方体内参数的变化,判断是否属于同一根电力线。该方法提取率达到93.8%,但是对于点云稀疏的数据不适用。芬兰Terrasolid软件中的电力线检测模块,能实现电力线的检测和到地物点距离量测,但是不能跨越多个跨度间电力线检测。
可见,在现有技术中的电力线提取技术上,目前还没有比较好的方法能自动识别电力线并且能实现多个跨度间的电力线提取。
发明内容
针对现有技术中的上述不足,本发明的目的是要解决从机载LIDAR点云数据中提取电力线及电塔,并对电力线进行三维重构,实现输电线走廊中多个跨度间电力线的自动提取和拟合。
为了实现上述目的,本发明提供了一种机载LIDAR数据电力线快速提取及重构方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,通过机载激光雷达测量***获取大量的激光点云数据,其中包括非电力线形成的点云数据;利用非电力线与电力线在高度上的间距,通过适当设置高程阈值对激光点云数据进行滤波,剔除非电力线形成的点云数据;
步骤2,在点云数据滤波完成后,针对电力线候选点云数据中仍包含的电塔数据,根据电塔两边点云密度变化特点对电塔进行剔除;
步骤3,从电力线的点云数据采用直方图统计分析法统计每层电力线的点数,进行电力线的分层,然后对同一层中的电力线进行拟合,从而分离出单根电力线上的点云数据;
步骤4,利用悬链线方程,对电力线进行拟合,估算出悬链线方程参数,最终实现电力线的矢量化。
优选地,所述步骤3中根据电力线在二维平面的投影为直线,判断电力线的走向,从而实现多个跨度间电力线的提取。
优选地,所述步骤4具体包括:根据悬链线方程y=kcosh(x/k)-k建立导线模型,利用最小二乘原理估算模型参数,实现电力线的拟合;其中k=g/ρ,ρ是电力线的水平应力,g是电力线的比载。
本发明可以弥补已有算法中只能进行单个跨度电力线提取的缺陷,能快速实现多个跨度间的电力线自动提取和电塔提取,并且对于稀疏的点云数据也能够提取,提取效率很高。本发明可以用于电力部门进行输电线路安全巡检,可以量测导线到树木、建筑物的距离,判断输电线走廊周围地物到导线的距离是否符合安全距离要求,一旦超出安全范围,电力部门可以采取措施避免事故发生,大大提高输电线巡检效率。
附图说明
图1是本发明实施例的电力线提取和重构流程图;
图2是本发明实施例中原始激光雷达点云数据示意图;
图3是本发明实施例中去除地面点数据结果图;
图4是本发明实施例中去除电塔结果图;
图5是本发明实施例中电力线矢量化效果图;
图6是本发明实施例中电力线矢量线与电塔叠加效果图;
图7是本发明实施例中电力线矢量线与点云叠加效果图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果,以下结合具体实施方式并配合附图详予说明。
从机载LIDAR(激光雷达)数据中提取和重构电力线的具体流程图如图1所示。电力线首先要解决从大量原始激光点云中分离电力线点云的问题,即分离出非电力线点云数据(如图1所示的地面点、植被和建筑物等)和电力线数据两大部分,并且,从电力线的候选点云中剔除电塔。其次,根据电力线的空间特征,判断电力线的走向,从电力线数据点中识别出单根电力线数据。最后,对电力线数据矢量化,进行三维重构,恢复电力线的空间特性。
下面对本发明各步骤做进一步详细介绍:
1.点云数据滤波
机载LIDAR(激光雷达)***获取海量的点云数据,一般包括地面点、建筑物、植被、河流等地物点。图2是原始激光雷达点云数据示意图。这些地物影响电力线的提取,尤其是大量的地面点,所以在提取电力线之前,首先要对海量激光点云数据进行滤波。通常电力线架设在10-50米高空,树木比电力线低很多。所以利用高程直方图统计的方法剔除地面点,对不同的数据设置合适的高程阈值,能快速有效地剔除地面点和低矮树木。图3是去除地面点数据后的结果图。如果输电线走廊跨越复杂山区,在利用该方法之前要对数据构建nDSM(正规化数字地表高程模型),消除地形影响。
2.电塔剔除
为了实现多个跨度间电力线的自动提取,要对电塔进行剔除。沿着输电线路的走向,统计电塔两边点云密度的变化,剔除电塔,附图4是剔除电塔数据后的结果图。
3.单根电力线的识别
从电力线的空间分布来看,电力线由下向上分为3-4层电力线,每层中的单根电力线在局部空间范围内又是独立的。所以本发明根据这个特点,对电力线进行分离。由于周围地物分布以及地势起伏的原因,实际的电力线路并不是沿着一个方向分布,所以根据电力线在二维平面投影为直线,判断出电力线的大致走向,实现多个跨度间电力线的提取。利用直方图统计分析法统计每层中电力线的点数,进行电力线的分层,然后对同一层中的电力线进行拟合,进一步分离出单根电力线。
4.电力线重构
电力线由于受重力影响,呈现抛物线形态。根据已有的悬链线方程,如公式(1),建立导线模型,利用最小二乘原理估算模型参数,实现电力线的拟合。
y=kcosh(x/k)-k 其中k=g/ρ;公式(1)
式中ρ-水平应力(即导线最低点应力);
g-导线的比载;
5.机载LIDAR点云数据中快速自动提取电力线的实验验证:
为了验证本发明提出的从机载LIDAR点云数据中快速自动提取电力线的可行性和适用性,实验以图2所示原始数据为实验数据,如附图2所示,该数据是有5个电塔的机载LIDAR数据,电塔架在凸凹不平的陡坡处,周围有低矮的树木,平均点云密度1.24个/m2。根据上述流程,对该数据处理耗时9.94秒,完成电力线的检测,附图5是本发明实施例最终实现的电力线矢量线,附图6是实现的电力线和电塔的匹配,附图7是电力线矢量线与点云数据的重叠,从该图中可以看出电力线矢量线与点云数据是完全重合的,电力线的拟合精度非常高。
从上面的实验果可知,本发明提出的方法取得了理想的电力线提取效果,并且提取速度很快,电力线提取精度达到100%,即使比较稀疏的点云数据也能够提取出来,实现了电力线的自动快速提取,可以满足电力线巡检对速度和提取率的要求。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,例如对城市供水设施、燃气设施、交通设施的巡检装备和***等,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (3)
1.一种机载LIDAR数据电力线快速提取及重构方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,通过机载激光雷达测量***获取大量的激光点云数据,其中包括非电力线形成的点云数据;利用非电力线与电力线在高度上的间距,通过适当设置高程阈值对激光点云数据进行滤波,剔除非电力线形成的点云数据;
步骤2,在点云数据滤波完成后,针对电力线候选点云数据中仍包含的电塔数据,根据电塔两边点云密度变化特点对电塔进行剔除;
步骤3,从电力线的点云数据采用直方图统计分析法统计每层电力线的点数,进行电力线的分层,然后对同一层中的电力线进行拟合,从而分离出单根电力线上的点云数据;
步骤4,利用悬链线方程,对电力线进行拟合,估算出悬链线方程参数,最终实现电力线的矢量化。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤3中根据电力线在二维平面的投影为直线,判断电力线的走向,从而实现多个跨度间电力线的提取。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤4具体包括:根据悬链线方程y=kcosh(x/k)-k建立导线模型,利用最小二乘原理估算模型参数,实现电力线的拟合;其中k=g/ρ,ρ是电力线的水平应力,g是电力线的比载。
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