CN113469949B - 一种基于地理信息的输电通道内隐患测距的方法 - Google Patents

一种基于地理信息的输电通道内隐患测距的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于地理信息的输电通道内隐患测距的方法,包括测量地面标识物、杆塔和导线的地理信息,根据标识物在图像与实际场景的位置信息求解映射矩阵,根据导线的地理位置信息进行建模,根据隐患的信息与导线进行距离测量。本方法只需测量几个关键地理信息就能实现隐患测距功能,实施起来更经济和简易。本方法利用地理信息构建三维空间,相比传统二维平面测距,更具有准确性。本方法在测距时只需进行一般的点到直线距离计算,相比其他测距方法,有着更快的执行速度。

Description

一种基于地理信息的输电通道内隐患测距的方法
技术领域
本发明设计了一种解决电力行业输电通道内隐患测距的方法,属于输电线路智能运检领域。
背景技术
随着近些年我国经济的快速发展,居民和工业的用电水平也不断上升,保障输电线路的稳定和安全至关重要。输电线路覆盖范围很广,例如居民住宅区、城区道路和建筑工地等一些人员活动密集的地方,这些地方都有很大可能存在威胁输电通道安全的隐患,甚至有可能发生触电事故,导致输电线路损坏,造成巨大的经济损失,严重的会危及人身生命安全。而当前的一些测距方法,实施步骤繁杂,人力物力耗费大,例如:
中国专利文献:CN201510131913.1提供了一种用于电力***架空输电线路巡检的电力巡线方法,该技术方案中记载了,所述测距单元用于测量隐患与输电线路之间的距离:当所选的测距模式是直线测距模式时,直接利用测距单元来获得特定位置点到便携式多功能智能巡线仪的距离;当所选的测距模式是两点测距模式时,获得利用测距单元对第一个位置点测距返回的数据,并保存关于第一个位置点拍摄的第一图片、以及获得利用测距单元对第二个位置点测距返回的数据,并保存关于第二个位置点拍摄的第二图片、以及计算两个位置点之间距离,并将第一图片和第二图片合成一张图片,并在图片上叠加两点之间连线和距离数值信息;以及当所选的测距模式是智能测距模式时,获得利用测距单元对第一被测目标上时多一慈测巨标上的多个点测距返点的位置信息以及对应的图片;以及获得利用测距单元对第二被测目标上的多个点测距返回的有关多个位置点的位置信息以及对应的图片;计算两组数据所有位置点之间的最短距离,将对对应的两位置点图片合并成一张图片,并在图片上叠加两点之间的连线和距离数。但是,该技术方案并未具体记载如何测量并确定图像显示隐患与所述输电线路之间的距离。
中国文献《基于计算机视觉的输电线弧垂测量_李俊芳》华北电力大学硕士论文中记载了:怎样利用计算机视觉和相关算法实现对输电线弧垂的精确测量,并对相关误差做修正。方案中提到从双目立体视觉的原理出发,利用射影几何学的有关理论推导出了恢复三维空间点坐标值的公式,并在MATLAB平台上编写程序,实现了恢复空间任意点。但是,该方案是应用到直升机巡线的图像场景,因此怎样结合现有软件识别出的隐患,进一步确定其与输电线之间的距离并未有任何记载。
中国文献《基于无人机影像的电力线巡检方法研究_魏世磊》山东科技大学硕士论文,该方案中记载了:基于铅垂线轨迹算法的电力线测距方法,是利用提取出的电力线,结合摄影测量原理,采用基于铅垂线轨迹算法快速的求解出电力线与其下方交跨物之间的距离。该方案中记载有理由GPS和IMU获取影像外方位元素数据,利用GPS获取杆塔的坐标数据,然后对杆塔的坐标数据进行坐标转换,转换成电力线路所在坐标系下的坐标。但该方案是应用无人机巡线的影像,每次测距都需要无人机飞行获取影像经计算坐标后才能测距,并且利用边缘检测方法识别输电线,识别率易受光照、异物影响,从而影响整体测距的准确性。而本方法在进行一次测量地理信息后便建立了实际场景与二维图像的关联,并且直接计算输电线的三维坐标,每次测距只需隐患的图像信息,然后借助实际场景与二维图像的关联,便可实现测距。
综上所述,如何提供一种简易、准确的隐患测距方法,从而预防输电线路安全事故的发生,是输电领域技术人员待以解决的问题。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种解决电力行业输电通道内隐患测距的方法,通过现场测量的地理信息并结合图像信息从而计算出隐患与导线的实际距离。
本发明详细的技术方案如下:
一种解决电力行业输电通道内隐患测距的方法,其特征在于,包括:
a、获取地面标识物、杆塔的地理信息,测量输电导线最外两侧的横向地面宽度和每根输电导线的起止端和中间点的高度;所述地理信息为GPS坐标;
b、求解输电通道采集图像与实际场景的变换矩阵:
在所述输电通道采集图像中对应找到所述步骤a中的地面标识物,并记录像素坐标,建立输电通道采集图像的空间直角坐标系;
根据地面标识物的地理信息与所述空间直角坐标系一一对应关系,求解透视变换矩阵T:
Figure BDA0003106714930000021
通过所述透视变换矩阵T将所述每个实际场景获取的GPS坐标转换到输电通道采集图像中的空间直角坐标系中;
c、在输电通道采集图像中,隐患的齐次坐标(u,v,w),其中所述u和v是所述隐患在图像中的横、纵坐标值,w等于1,利用所述透视变换矩阵T将隐患映射到实际场景的坐标系中:
Figure BDA0003106714930000031
其中,所述(x′,y′,w′)为中间值;通过透视变换后得到的隐患在实际场景的坐标系中的横、纵坐标分别为:x,y,其中
Figure BDA0003106714930000032
Figure BDA0003106714930000033
d、求解得到隐患顶部的中心坐标为(x,y,z+H),其中所述z为在空间直角坐标系中多个标识物z坐标值的平均值:
根据隐患的像素高度h求取隐患的实际高度H,即得到隐患顶部的中心坐标为(x,y,z+H);
e、根据输电导线的起始端点和中点坐标,对导线进行建立直线模型;
f、对隐患与导线进行测距:
f1:根据实际场景坐标系中隐患和导线的坐标信息,判定隐患与哪一根导线最接近;
f2:将隐患投影至与其最近的直线模型中,即导线所在的yoz平面中,根据点到直线距离公式求得隐患与导线的垂直方向距离,由坐标信息得到隐患顶部中点与导线的水平方向距离,最后由勾股定理求得隐患至导线的距离,其中已知点(x0,y0)到导线对应直线模型的公式为:
Figure BDA0003106714930000041
根据本发明优选的,所述步骤a中获取地面标识物、杆塔和导线的地理信息的方法:
在输电通道的地面上选取至少四个标识物,利用GPS设备测量并记录下四个标识物底部的GPS坐标;
记录输电通道内2个相邻杆塔底部中心的GPS坐标;
测量输电通道内2个相邻杆塔之间输电导线最外两侧的横向地面宽度;
测量每根输电导线的起、止端和中间点的高度。
根据本发明优选的,所述步骤b所述空间直角坐标系的建立包括
以2个相邻杆塔底部中心连线为y轴,垂直y轴方向为x轴,垂直xoy平面方向为z轴,建立空间直角坐标系,将每个实际场景测得的GPS信息转换到输电通道采集图像的空间直角坐标系中。
根据本发明优选的,所述隐患实际高度H的求取方法包括:
d1:输电通道图像采集相机对面的杆塔底部的中心点在实际场景坐标系中的坐标为(x1,y1,z1),最外左侧导线的离地高度H1,最外两侧导线的横向地面宽度L,假设导线均匀分布在杆塔的两侧,则最外左侧导线的端点为
Figure BDA0003106714930000042
d2:在输电通道图像中计算最外左侧导线端点的离地像素高度h1,根据相机的小孔成像原理,得
Figure BDA0003106714930000043
其中,f是相机的近似焦距,解得
Figure BDA0003106714930000044
同理,在输电通道图像中算出隐患的像素高度h,得隐患的实际高度H:
Figure BDA0003106714930000051
Figure BDA0003106714930000052
根据本发明优选的,所述步骤e具体包括:
e1:根据每根导线的起、止端点和中点坐标;根据杆塔底部中心GPS坐标、输电导线的起始端与中间点的高度和最外两侧的横向地面宽度这三个信息,按现有技术推算导线的起始端与中间点的GPS坐标;
e2:用线段对一根导线进行模拟,以导线中点为分割点,起点与中点建立一个直线模型,终止点与中点建立另一个直线模型,设每一根导线都处在同一个yoz平面中,则建立二维平面直线模型为:
Ax+By+C=0
所述A、B和C通过所述直线模型求得。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
1)本方法只需测量几个关键地理信息就能实现隐患测距功能,实施起来更经济和简易。
2)本方法利用地理信息构建三维空间,相比传统二维平面测距,更具有准确性。
3)本方法在测距时只需进行一般的点到直线距离计算,相比其他测距方法,有着更快的执行速度。
附图说明
图1是本发明所述计算方法的流程图;
图2是本发明实施例获取的输电通道隐患原始图像;
图3是本发明实施例的测距效果图,图中1、2、3、4分别为选定的4个标识物。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步说明,但不限于此。
实施例、
一种解决电力行业输电通道内隐患测距的方法,包括:
a、获取地面标识物、杆塔的地理信息,测量输电导线最外两侧的横向地面宽度和每根输电导线的起止端和中间点的高度;所述地理信息为GPS坐标;
b、求解输电通道采集图像与实际场景的变换矩阵:
在所述输电通道采集图像中对应找到所述步骤a中的地面标识物,并记录像素坐标,建立输电通道采集图像的空间直角坐标系;
根据地面标识物的地理信息与所述空间直角坐标系一一对应关系,求解透视变换矩阵T:
Figure BDA0003106714930000061
通过所述透视变换矩阵T将所述每个实际场景获取的GPS坐标转换到输电通道采集图像中的空间直角坐标系中;
c、在输电通道采集图像中,隐患的齐次坐标(u,v,w),其中所述u和v是所述隐患在图像中的横、纵坐标值,w等于1,利用所述透视变换矩阵T将隐患映射到实际场景的坐标系中:
Figure BDA0003106714930000062
其中,所述(x′,y′,w′)为中间值;通过透视变换后得到的隐患在实际场景的坐标系中的横、纵坐标分别为:x,y,其中
Figure BDA0003106714930000063
Figure BDA0003106714930000064
d、求解得到隐患顶部的中心坐标为(x,y,z+H),其中所述z为在空间直角坐标系中多个标识物z坐标值的平均值:
根据隐患的像素高度h求取隐患的实际高度H,即得到隐患顶部的中心坐标为(x,y,z+H);
e、根据输电导线的起始端点和中点坐标,对导线进行建立直线模型;
f、对隐患与导线进行测距:
f1:根据实际场景坐标系中隐患和导线的坐标信息,判定隐患与哪一根导线最接近;
f2:将隐患投影至与其最近的直线模型中,即导线所在的yoz平面中,根据点到直线距离公式求得隐患与导线的垂直方向距离,由坐标信息得到隐患顶部中点与导线的水平方向距离,最后由勾股定理求得隐患至导线的距离,其中已知点(x0,y0)到导线对应直线模型的公式为:
Figure BDA0003106714930000071
所述步骤a中获取地面标识物、杆塔和导线的地理信息的方法:
在输电通道的地面上选取至少四个标识物,利用GPS设备测量并记录下四个标识物底部的GPS坐标;
记录输电通道内2个相邻杆塔底部中心的GPS坐标;
测量输电通道内2个相邻杆塔之间输电导线最外两侧的横向地面宽度;
测量每根输电导线的起、止端和中间点的高度。
所述步骤b所述空间直角坐标系的建立包括
以2个相邻杆塔底部中心连线为y轴,垂直y轴方向为x轴,垂直xoy平面方向为z轴,建立空间直角坐标系,将每个实际场景测得的GPS信息转换到输电通道采集图像的空间直角坐标系中。
所述隐患实际高度H的求取方法包括:
d1:输电通道图像采集相机对面的杆塔底部的中心点在实际场景坐标系中的坐标为(x1,y1,z1),最外左侧导线的离地高度H1,最外两侧导线的横向地面宽度L,假设导线均匀分布在杆塔的两侧,则最外左侧导线的端点为
Figure BDA0003106714930000081
d2:在输电通道图像中计算最外左侧导线端点的离地像素高度h1,根据相机的小孔成像原理,得
Figure BDA0003106714930000082
其中,f是相机的近似焦距,解得
Figure BDA0003106714930000083
同理,在输电通道图像中算出隐患的像素高度h,得隐患的实际高度H:
Figure BDA0003106714930000084
Figure BDA0003106714930000085
所述步骤e具体包括:
e1:根据每根导线的起、止端点和中点坐标;根据杆塔底部中心GPS坐标、输电导线的起始端与中间点的高度和最外两侧的横向地面宽度这三个信息,按现有技术推算导线的起始端与中间点的GPS坐标;
e2:用线段对一根导线进行模拟,以导线中点为分割点,起点与中点建立一个直线模型,终止点与中点建立另一个直线模型,设每一根导线都处在同一个yoz平面中,则建立二维平面直线模型为:
Ax+By+C=0
所述A、B和C通过所述直线模型求得。
应用例、
某地输电通道内存在一处隐患,本发明利用实施例1所述的方法将基于以上数据计算隐患与输电导线的距离。
a、在实际输电通道场景内测量4个地面标识物的GPS坐标、2个杆塔底部中心的GPS坐标、输电导线的起始端与中间点的高度[[30.494米,33.839米,18.673米],[31.528米,34.934米,19.324米],[29.874米,33.889米,18.32米]]和最外两侧的横向地面宽度22.616米;
b、根据杆塔底部中心GPS坐标、输电导线的起始端与中间点的高度和最外两侧的横向地面宽度这三个信息,推算导线的起始端与中间点的GPS坐标;
c、将输电通道场景内的所有GPS坐标转换到以2个杆塔底部中心连线为y轴,垂直y轴方向为x轴,垂直xoy平面方向为z轴的空间直角坐标系中,得到的坐标信息如下表所示:
序号 名称 坐标
1 标识物1 (-3.94,422.089,13.714)
2 标识物2 (3.817,423.708,13.559)
3 标识物3 (20.275,368.326,12.589)
4 标识物4 (-2.492,54.188,12.544)
5 杆塔1底部中心 (0,0,13.031)
6 杆塔2底部中心 (0,432.7,13.641)
7 导线1起点 (-11.277,-0.6,43.596)
8 导线1中点 (-11.355,213.665,31.775)
9 导线1终点 (-11.263,426.360,46.941)
10 导线2起点 (0.167,-0.234,44.630)
11 导线2中点 (0.215,210.719,32.426)
12 导线2终点 (0.226,423.366,48.036)
13 导线3起点 (11.198,1.023,42.976)
14 导线3中点 (11.185,210.943,31.422)
15 导线3终点 (11.261,424.666,46.991)
d、在输电通道图像中找到四个地面标识物的像素坐标,得到的坐标信息如下表所示:
序号 名称 坐标
1 标识物1 (1641,1111)
2 标识物2 (1696,1111)
3 标识物3 (1836,1131)
4 标识物4 (1361,1697)
e、将空间坐标系中的4个标识物的坐标降维至xoy平面,与图像中的4个点一一对应,求解透视变换矩阵T为
Figure BDA0003106714930000101
建立图像到空间坐标系xoy平面的投影;
f、附图2、3所示的隐患左上角和右下角坐标分别为(2116,1235)和(2202,1310),隐患的像素高度为75,底部中心坐标为(2159,1310);
g、利用透视变换矩阵T,将隐患底部中心坐标映射到实际场景的坐标系中,得到x,y坐标,取地面标识物的平均z坐标作为隐患的z坐标,得到隐患底部在实际场景的坐标(22.570,165.673,13.102);
h、根据导线的实际场景终点坐标和离地像素高度,求解相机焦距f,再由隐患坐标信息和像素高度,得到隐患的实际高度为4.12米;
i、隐患顶部中心的坐标为(22.570,165.673,17.222),据此判断与隐患最近的导线,图2、3所示的隐患与最右侧导线最近,且与导线的前半段最近;
j、根据最右侧导线的起点与中点坐标建立平面直线模型,根据点到直线距离公式,计算得到隐患顶部中心与导线的垂直方向距离为16.7米,由坐标信息得到隐患与导线的水平方向距离为11.38米,最终距离结果为20.21米,如图3所示。

Claims (2)

1.一种解决电力行业输电通道内隐患测距的方法,其特征在于,包括:
a、获取地面标识物、杆塔的地理信息,测量输电导线最外两侧的横向地面宽度和每根输电导线的起止端和中间点的高度;所述地理信息为GPS坐标;
b、求解输电通道采集图像与实际场景的变换矩阵:
在所述输电通道采集图像中对应找到所述步骤a中的地面标识物,并记录像素坐标,建立输电通道采集图像的空间直角坐标系;
根据地面标识物的地理信息与所述空间直角坐标系一一对应关系,求解透视变换矩阵T:
Figure FDA0003719121300000011
通过所述透视变换矩阵T将每个实际场景获取的GPS坐标转换到输电通道采集图像中的空间直角坐标系中;
c、在输电通道采集图像中,隐患的齐次坐标(u,v,w),其中所述u和v是所述隐患在图像中的横、纵坐标值,w等于1,利用所述透视变换矩阵T将隐患映射到实际场景的坐标系中:
Figure FDA0003719121300000012
其中,所述(x′,y′,w′)为中间值;通过透视变换后得到的隐患在实际场景的坐标系中的横、纵坐标分别为:x,y,其中
Figure FDA0003719121300000013
Figure FDA0003719121300000014
d、求解得到隐患顶部的中心坐标为(x,y,z+H),其中所述z为在空间直角坐标系中多个标识物z坐标值的平均值:
根据隐患的像素高度h求取隐患的实际高度H,即得到隐患顶部的中心坐标为(x,y,z+H);
e、根据输电导线的起始端点和中点坐标,对导线进行建立直线模型;
f、对隐患与导线进行测距:
f1:根据实际场景坐标系中隐患和导线的坐标信息,判定隐患与哪一根导线最接近;
f2:将隐患投影至与其最近的直线模型中,即导线所在的yoz平面中,根据点到直线距离公式求得隐患与导线的垂直方向距离,由坐标信息得到隐患顶部中点与导线的水平方向距离,最后由勾股定理求得隐患至导线的距离,其中已知点(x0,y0)到导线对应直线模型的公式为:
Figure FDA0003719121300000021
所述步骤b所述空间直角坐标系的建立包括
以2个相邻杆塔底部中心连线为y轴,垂直y轴方向为x轴,垂直xoy平面方向为z轴,建立空间直角坐标系,将每个实际场景测得的GPS信息转换到输电通道采集图像的空间直角坐标系中;
所述隐患实际高度H的求取方法包括:
d1:输电通道图像采集相机对面的杆塔底部的中心点在实际场景坐标系中的坐标为(x1,y1,z1),最外左侧导线的离地高度H1,最外两侧导线的横向地面宽度L,则最外左侧导线的端点为
Figure FDA0003719121300000022
d2:在输电通道图像中计算最外左侧导线端点的离地像素高度h1,得
Figure FDA0003719121300000023
其中,f是相机的近似焦距,解得
Figure FDA0003719121300000024
同理,在输电通道图像中算出隐患的像素高度h,得隐患的实际高度H:
Figure FDA0003719121300000031
Figure FDA0003719121300000032
所述步骤e具体包括:
e1:根据每根导线的起、止端点和中点坐标;
e2:用线段对一根导线进行模拟,以导线中点为分割点,起点与中点建立一个直线模型,终止点与中点建立另一个直线模型,设每一根导线都处在同一个yoz平面中,则建立二维平面直线模型为:
Ax+By+C=0
所述A、B和C通过所述直线模型求得。
2.根据权利要求1所述的一种解决电力行业输电通道内隐患测距的方法,其特征在于,所述步骤a中获取地面标识物、杆塔和导线的地理信息的方法:
在输电通道的地面上选取至少四个标识物,并记录下四个标识物底部的GPS坐标;
记录输电通道内2个相邻杆塔底部中心的GPS坐标;
测量输电通道内2个相邻杆塔之间输电导线最外两侧的横向地面宽度;
测量每根输电导线的起、止端和中间点的高度。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113820071A (zh) * 2021-11-25 2021-12-21 西安航空职业技术学院 一种基于差分全球卫星定位的飞机重心位置智能测量***

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110503687A (zh) * 2019-08-12 2019-11-26 中国科学院光电技术研究所 一种空中光电测量平台目标定位方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106595500B (zh) * 2016-11-21 2019-06-14 云南电网有限责任公司电力科学研究院 基于无人机双目视觉的输电线路覆冰厚度测量方法
CN112884745A (zh) * 2018-10-11 2021-06-01 广东电网有限责任公司 线路隐患分析方法、装置及电子终端
US11257234B2 (en) * 2019-05-24 2022-02-22 Nanjing Polagis Technology Co. Ltd Method for three-dimensional measurement and calculation of the geographic position and height of a target object based on street view images
CN112539704B (zh) * 2020-12-24 2022-03-01 国网山东省电力公司检修公司 一种输电线路通道内隐患与导线距离的测量方法
CN112489130B (zh) * 2021-01-11 2024-03-08 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 一种输电线路与目标物的距离测量方法、装置及电子设备

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110503687A (zh) * 2019-08-12 2019-11-26 中国科学院光电技术研究所 一种空中光电测量平台目标定位方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Wireless Body Area Networks: A Survey;Samaneh Movassaghi等;《IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS》;20141231;第16卷(第3期);第1658-1686页 *

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