CN109856643A - 基于3d激光的可移动式无感全景感知方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于3D激光的可移动式无感全景感知方法。通过激光实时发射出的激光束与移动物体的碰撞检测算法，以反射回来的激光束区域大小与轮廓特征来识别移动物体类别；而后，将移动物体类别为移动人员的轮廓特征独立标识，从而实现移动人员在三维地图场景中的精确空间位置定位，进而实现误入、误出区域风险判断，为变电站监控员以及现场作业人员提供安全告警和提示。本发明方法可做到远程集中监控集中管理，有效减轻监控人员的工作负担，提高工作效率，大大提高现场作业管控效率以及现场作业安全性。
Description
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于3D激光的可移动式无感全景感知方法。
背景技术
随着电网规模的迅速扩大，电力***科技水平不断提高，无人变电站数量越来越多，尤其是电力垂直化管理体系建设的不断深入和优化，电力生产/运行管控人员所需管辖的范围越来越大，这给电力生产/运行管控人员带来了前所未有的挑战。
为了进一步提高变电站管控手段，应用多种高精度定位、感知探测技术，开展基于三维实景技术的电网设备集中管控平台的应用拓展，打造电网感知融合智能生态圈，结合现有的OMS***、SCADA***构建交互性好、即视感强，沉浸式、真实精确的电网三维实景智能管控平台。
变电站现场带电设备林立，为了弥补传统监控手段对变电站现场缺少空间探测感知能力，应用激光雷达探测技术，研究开发对作业区域空间探测能力的装置及技术手段，结合对变电站精确克隆还原的带有空间坐标的三维实景场景，实现对空间危险区域的划分、实时禁入/禁出告警等功能，结合高速跟踪摄像球机，实时联动捕捉现场作业视频，抓拍告警触发照片，实现作业现场立体管控。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于3D激光的可移动式无感全景感知方法，该方法可做到远程集中监控集中管理，有效减轻监控人员的工作负担，提高工作效率，大大提高现场作业管控效率以及现场作业安全性。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于3D激光的可移动式无感全景感知方法，通过激光实时发射出的激光束与移动物体的碰撞检测算法，以反射回来的激光束区域大小与轮廓特征来识别移动物体类别；而后，将移动物体类别为移动人员的轮廓特征独立标识，从而实现移动人员在三维地图场景中的精确空间位置定位，进而实现误入、误出区域风险判断，为变电站监控员以及现场作业人员提供安全告警和提示。
在本发明一实施例中，通过激光实时发射出的激光束与移动物体的碰撞检测算法，以反射回来的激光束区域大小与轮廓特征来识别移动物体类别的具体实现步骤如下：
步骤S21、通过3D激光雷达输出FOV空间内扫描到点的位置信息数据，将输出的数据转换为标准点云数据格式；
步骤S22、记录若干帧原始点云数据，累加获得背景点云数据；
步骤S23、根据原始点云数据获取实时点云数据；
步骤S24、将实时点云数据与背景点云数据对比获得差异点云数据；
步骤S25、将差异点云数据集合，根据每个点之间的距离，进行聚类处理，得出若干聚类点的集合，每一个集合表示一个移动物体；
步骤S26、根据轮廓特征，识别移动物体类别。
在本发明一实施例中，将移动物体类别为移动人员的轮廓特征独立标识，从而实现移动人员在三维地图场景中的精确空间位置定位的具体实现步骤如下：
步骤S31、3D激光雷达通过扫描点云与三维地图匹配确定自身在场景中位置、姿态；
步骤S32、根据轮廓特征，识别移动物体类别为移动人员的点的集合，从每一个代表移动人员的点的集合中取出最新一帧的点云数据，获取该移动人员当前位置点云，并计算当前位置点云的质心；
步骤S33、采用TOF方法，以光速与发射接收时间差乘积一半确定移动人员相对3D激光雷达的距离；
步骤S34、将激光坐标系中移动人员位置转换到场景坐标系中，实现移动人员在三维地图场景中的精确空间位置定位。
在本发明一实施例中，所述移动物体类别包括移动人员、车辆、小鸟。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：
①本发明方法，可以使基层监控人员对现场情况越来越熟悉，并可做到远程集中监控集中管理，有效减轻监控人员的工作负担，提高工作效率；
②本发明方法利用激光雷达探测技术，对变电站作业人员、车辆等移动物体进行精确空间感知，大大提高现场作业管控效率以及现场作业安全性；
③本发明方法应用高精度移动式定位设备，对现场作业人员定位管控，轨迹记录，丰富和完善变电站作业管控技术，提高管控效率；
④本发明方法能够实现多平台、大数据的融合，将大大提升三维实景平台的分析预警、辅助决策的能力，最终实现提升电网安全运行水平，实现智能电网“电力流、信息流、业务流”的高度融合以及精细化管理。
附图说明
图1为通过碰撞检测算法实现移动物体类别方法流程图。
图2为移动人员精确空间位置定位方法流程图。
图3为通过本发明方法实现移动人员目标识别示意图。
图4为移动人员在三维地图场景中的定位示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。
本发明提供了一种基于3D激光的可移动式无感全景感知方法，通过激光实时发射出的激光束与移动物体的碰撞检测算法，以反射回来的激光束区域大小与轮廓特征来识别移动物体类别（包括移动人员、车辆、小鸟等）；而后，将移动物体类别为移动人员的轮廓特征独立标识，从而实现移动人员在三维地图场景中的精确空间位置定位，进而实现误入、误出区域风险判断，为变电站监控员以及现场作业人员提供安全告警和提示。
如图1所示，通过激光实时发射出的激光束与移动物体的碰撞检测算法，以反射回来的激光束区域大小与轮廓特征来识别移动物体类别的具体实现步骤如下：
步骤S21、通过3D激光雷达输出FOV空间内扫描到点的位置信息数据，将输出的数据转换为标准点云数据格式；
步骤S22、记录若干帧原始点云数据，累加获得背景点云数据；
步骤S23、根据原始点云数据获取实时点云数据；
步骤S24、将实时点云数据与背景点云数据对比获得差异点云数据；
步骤S25、将差异点云数据集合，根据每个点之间的距离，进行聚类处理，得出若干聚类点的集合，每一个集合表示一个移动物体；
步骤S26、根据轮廓特征，识别移动物体类别。
如图2所示，将移动物体类别为移动人员的轮廓特征独立标识，从而实现移动人员在三维地图场景中的精确空间位置定位的具体实现步骤如下：
步骤S31、3D激光雷达通过扫描点云与三维地图匹配确定自身在场景中位置、姿态；
步骤S32、根据轮廓特征，识别移动物体类别为移动人员的点的集合，从每一个代表移动人员的点的集合中取出最新一帧的点云数据，获取该移动人员当前位置点云，并计算当前位置点云的质心；
步骤S33、采用TOF方法，以光速与发射接收时间差乘积一半确定移动人员相对3D激光雷达的距离；
步骤S34、将激光坐标系中移动人员位置转换到场景坐标系中，实现移动人员在三维地图场景中的精确空间位置定位。
以下为本发明的具体实现过程。
本发明基于3D激光的可移动式无感全景感知方法，主要是通过研究激光实时发射出的激光束与移动人员的碰撞检测算法，通过反射回来的激光束区域大小与轮廓特征来识别是否是人员移动，并实现移动人员在三维地图场景中的精确空间位置定位，本发明方法通过激光传感器返回数据，结合体积，移动速度，可见光图像能检测30米半径柱形区域移动人员；具体实现如下：
1、如图1所示，激光点云场景中捕获移动人员：
主要是通过研究激光实时发射出的激光束识别到移动人员轮廓特征，然后将这一特征区域独立标识出来的算法；
（1）通过三维激光传感器输出FOV空间内扫描到点的位置信息，将所有输出的数据转换为标准点云数据格式；
（2）记录若干帧原始点云数据，累加获得一个背景点云数据；
（3）根据原始点云数据获取实时点云数据；
（4）将实时点云数据与背景点云数据对比获得差异点云数据；
（5）将差异点云数据集合，根据每个点之间的距离，进行聚类处理，可得出若干聚类点的集合，每一个集合表示一个移动物体。
（6）结合体积，移动速度，可见光相机图片捕获移动人员。
通过上述过程，使监控人员可以在点云场景中看到移动人员目标，如图3所示。
2、激光点云场景中移动人员定位：
主要是研究点云场景中移动人员所在的位置信息的算法，通过激光离散坐标点的信息和反射强度信息，分析移动人员距离激光雷达设备的距离，从而推算出移动人员在点云中的坐标信息；
（1）激光雷达通过扫描点云与三维地图匹配确定自身在场景中位置，姿态。
（2）从每一个代表移动物体的点云集合中取出最新一帧的点云数据，可获取该人员当前位置点云。算点云的质心。
（3）16线三维激光，距离测试采用TOF方法，光速与发射接收时间差乘积一半确定移动人员相对激光距离。
（4）将激光坐标系中移动人员位置转换到场景坐标系中
通过上述步骤，能够将检测出的移动人员准确位置，并准确的标注在三维场景中；使监控人员在点云场景中可以看到移动人员所处的位置，如图4方框中即人员所在位置信息。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于3D激光的可移动式无感全景感知方法，其特征在于，通过激光实时发射出的激光束与移动物体的碰撞检测算法，以反射回来的激光束区域大小与轮廓特征来识别移动物体类别；而后，将移动物体类别为移动人员的轮廓特征独立标识，从而实现移动人员在三维地图场景中的精确空间位置定位，进而实现误入、误出区域风险判断，为变电站监控员以及现场作业人员提供安全告警和提示。
2.根据权利要求1所述的基于3D激光的可移动式无感全景感知方法，其特征在于，通过激光实时发射出的激光束与移动物体的碰撞检测算法，以反射回来的激光束区域大小与轮廓特征来识别移动物体类别的具体实现步骤如下：
步骤S21、通过3D激光雷达输出FOV空间内扫描到点的位置信息数据，将输出的数据转换为标准点云数据格式；
步骤S22、记录若干帧原始点云数据，累加获得背景点云数据；
步骤S23、根据原始点云数据获取实时点云数据；
步骤S24、将实时点云数据与背景点云数据对比获得差异点云数据；
步骤S25、将差异点云数据集合，根据每个点之间的距离，进行聚类处理，得出若干聚类点的集合，每一个集合表示一个移动物体；
步骤S26、根据轮廓特征，识别移动物体类别。
3.根据权利要求2所述的基于3D激光的可移动式无感全景感知方法，其特征在于，将移动物体类别为移动人员的轮廓特征独立标识，从而实现移动人员在三维地图场景中的精确空间位置定位的具体实现步骤如下：
步骤S31、3D激光雷达通过扫描点云与三维地图匹配确定自身在场景中位置、姿态；
步骤S32、根据轮廓特征，识别移动物体类别为移动人员的点的集合，从每一个代表移动人员的点的集合中取出最新一帧的点云数据，获取该移动人员当前位置点云，并计算当前位置点云的质心；
步骤S33、采用TOF方法，以光速与发射接收时间差乘积一半确定移动人员相对3D激光雷达的距离；
步骤S34、将激光坐标系中移动人员位置转换到场景坐标系中，实现移动人员在三维地图场景中的精确空间位置定位。
4.根据权利要求1-3任一所述的基于3D激光的可移动式无感全景感知方法，其特征在于，所述移动物体类别包括移动人员、车辆、小鸟。
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