CN114972631A - 一种输电线路激光点云模型在线重建方法及*** - Google Patents
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Abstract
一种输电线路激光点云模型在线重建方法及***,通过本侧杆塔上的激光雷达扫描和数据预处理得到输电线路激光点云数据,利用基于语义分割算法训练得到的输电线路激光点云分割模型输出目标输电线路的单线激光点云模型;并将单线激光点云模型从三维坐标系中投射到二维坐标系中,获得单线激光点云曲线段,基于悬链线方程以建立单线激光点云悬链线模型;利用单线激光点云悬链线模型获取目标输电线路在整个导线档距内的各点的二维坐标,并将目标输电线路上各点的二维坐标还原为目标输电线路上各点的三维坐标,以目标输电线路上各点的三维坐标在线重建输电线路激光点云模型。本发明实现了安装在任意杆塔上的激光雷达扫描重建输电线路模型。
Description
技术领域
本发明涉及电力***风险检测技术领域,更具体地,涉及一种输电线路激光点云模型在线重建方法及***。
背景技术
电网是承载着国民经济的重要设施,电力设备的安全对电力用户供应可靠性、社会稳定以及经济发展起着重要的作用。输电线路多数裸露在野外,其位置和环境的情况都很复杂,而且安装杆塔的地点较多,距离较长,面积较广,遭受外力破坏导致故障和损失的事件屡见不鲜,线下违章施工、违章建筑、树竹障碍等外力破坏是导致输电线路跳闸的主要原因,其中工程车辆违章施工造成的外力破坏具有高发、突发、难以及时发现和制止的特点,近年来,由于社会经济在不断的发展,我国城市建设在不断的完善,随着铁路、公路的不断修建,各种大型工程机械在电力线路保护区域内施工,由此造成的外力破坏事件经常发生。
现有技术中,电力***通常采用视频可视化在线监拍、人工巡检等方法防止外力破坏。人工巡检实时性弱,工作量大。视频可视化在线监拍受到供电限制,只能间隔事件拍摄,不及时;视频拍摄的图像由于不具备空间位置信息,智能识别容易误报或漏报,人工识别工作量过大;在夜间由于施工场所灯光干扰,可视化在线监拍往往很难看清施工现场情况;因此可视化在线监拍在防外力破坏工作中难以较好的承担预防重任。
随着激光技术和激光雷达技术的发展,采用激光雷达在线监测技术,将激光雷达安装在杆塔上,实时扫描监测输电走廊,通过激光雷达点云数据,提供带有三维空间数据的信息,从而更精确地判断外力破坏风险。然而在实际实施过程中,当激光雷达与输电线路的距离越远,所得到的激光雷达点云越稀疏,当激光雷达与输电线路的距离达到一定范围后,激光雷达点云已稀疏至不可见,因此安装在杆塔上的雷达根本无法采集到整个档距内的输电线点云,如果没有这些数据,就无法判断地面物体距离线路的空间距离,从而失去激光雷达在线监测的功能。采用无人机携带激光雷达***飞行扫描整条线路的激光雷达点云数据,然后通过坐标变换实现输电线激光点云模型的建立,但这种方式加大了激光雷达在线监测***搭建工作的复杂度。还有通过图像的方式获得二维曲线段的方法,但由于受到图像角度、畸变等影响,获得的数据精度有限。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足,本发明的目的在于,提供一种输电线路激光点云模型在线重建方法及***,解决了安装在杆塔上的激光雷达扫描重建输电线路模型与激光雷达安装位置之间的问题。
本发明采用如下的技术方案。
本发明一方面提出一种输电线路激光点云模型在线重建方法,包括:
步骤1,通过安装在本侧杆塔上的激光雷达的扫描,获取以本侧杆塔上导线悬挂点位置为起点的设定距离内的激光点云数据;
步骤2,删除设定高度以下的激光点云数据,仅保留高于设定高度的激光点云数据作为输电线路激光点云数据;
步骤3,通过步骤1和2获取不同电压等级的输电线路激光点云数据,形成输电线路激光点云数据集;
步骤4,采用语义分割算法对输电线路激光点云数据集进行语义分割训练,生成输电线路激光点云分割模型;
步骤5,利用步骤1至3对目标输电线路获取输电线路激光点云数据集,并作为输电线路激光点云分割模型的输入数据,由输电线路激光点云分割模型输出目标输电线路的单线激光点云模型;
步骤6,将目标输电线路的单线激光点云模型从三维坐标系中投射到二维坐标系中,并获得目标输电线路的单线激光点云曲线段;
步骤7,基于悬链线方程,利用本侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、对侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、本侧杆塔上导线悬挂点位置和对侧杆塔上导线悬挂点位置之间的距离,以及目标输电线路的单线激光点云曲线段,建立目标输电线路的单线激光点云悬链线模型;
步骤8,利用单线激光点云悬链线模型获取目标输电线路在整个导线档距内的各点的二维坐标,并将目标输电线路上各点的二维坐标还原为目标输电线路上各点的三维坐标,以目标输电线路上各点的三维坐标在线重建输电线路激光点云模型。
优选地,步骤1中,设定距离为不小于10米。
优选地,步骤2还包括删除地面的激光点云数据。
优选地,步骤2中设定高度根据杆塔上导线悬挂点高度以及输电线路的最大设计弧垂而确定。
优选地,步骤4中,采用RandLA-Net点云语义分割算法,对输电线路激光点云数据集进行语义分割训练。
优选地,步骤5中,单线激光点云模型包括:单相导线激光点云模型,单根地线激光点云模型,单根***导线激光点云模型。
优选地,步骤6中,以平行输电线路方向为X轴,以垂直输电线路的水平方向为Y轴,以垂直输电线路的竖直向上方向为Z轴,构建三维坐标系。
优选地,将单线激光点云模型从三维坐标系中投射到X轴和Y轴形成的二维坐标系中形成单线激光点云曲线后,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的起点,以对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的终点,以起点和终点之间的曲线段作为单线激光点云曲线段。
优选地,步骤7包括:
步骤7.1,在二维坐标系中,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的一个端点,以对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的另一个端点;计算连接两个端点的直线的斜率k;
步骤7.2,确定以k为斜率并与单线激光点云曲线段相切的直线,切点坐标为(l,h);
式中,arch为反双曲余弦函数;
步骤7.5,以如下关系式建立单线激光点云悬链线模型:
式中,
x表示X轴坐标,
y表示Y轴坐标;
y0表示本侧杆塔上导线悬挂点相对二维坐标系原点的Y轴坐标;
其中,本侧杆塔上导线悬挂点相对二维坐标系原点的X轴坐标为x0。
优选地,步骤7.1中,对于目标输电线路的,通过安装在本侧杆塔上的激光雷达的扫描,获得本侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、对侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、本侧杆塔上导线悬挂点位置与对侧杆塔上导线悬挂点位置之间的距离。
优选地,步骤8包括:
步骤8.1,根据单线激光点云悬链线模型获取本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(x0,y0)和对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(xT,yT);
步骤8.2,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(x0,y0)为起点、以对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(xT,yT)为终点,按照设定的X轴坐标间隔Δx获取目标输电线路上某一点的X轴坐标xt,其中t={1,2,…,T-1};
步骤8.3,根据目标输电线路上某一点的X轴坐标xt,利用单线激光点云悬链线模型获取目标输电线路上某一点的Y轴坐标yt;
步骤8.4,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的Z轴坐标z0为目标输电线路上各点的Z轴坐标,则得到目标输电线路上各点的三维坐标(xt,yt,z0);
步骤8.5,以目标输电线路上各点的三维坐标在线重建输电线路激光点云模型。
优选地,步骤8.2中,设定的X轴坐标间隔Δx不大于导线档距的1/100。
本发明另一方面提出一种输电线路激光点云模型在线重建***,在线重建***包括:存储器、处理器、无线通讯模块;所述存储器存储有计算机程序,处理器调用所述计算机程序执行一种输电线路激光点云模型在线重建方法的各个步骤。
本发明的技术效果,相比现有技术:
1)采用安装在本侧杆塔上的激光雷达获取可见距离内的输电线路激光点云数据,基于可见距离范围内的输电线路激光点云数据还原出整个档距内的输电线路激光点云模型,解决了安装在杆塔上的激光雷达扫描重建输电线路模型与激光雷达安装位置之间的问题,实现了输电线路的全档距建模;
2)激光雷达采集的激光点云数据从三维坐标投射到二维坐标中获得的激光点云曲线段,相对于通过图像方式获得的二维曲线段,不会因为环境改变、设备的人为操作等因素而有所变化,因此所得的二维曲线段更加精确可靠;
3)采用安装在本侧杆塔上的激光雷达获取的点云数据计算和重建输电线路激光点云模型,无需使用无人机搭载激光雷达进行全档距扫描,提升了激光雷达在线监测的便捷性,提高了激光雷达在线监测的经济性;
4)通过安装在本侧杆塔上的激光雷达直接扫描和计算获得的输电线路激光点云模型,无需坐标系转换和人工操作,基于所得到的输电线路激光点云模型能够实时监测和计算输电线路的弧垂变化,因此本发明提出的方法除了用于重建防外破所需的输电线三维模型外,还能进行弧垂实时监测。
附图说明
图1是本发明的一种输电线路激光点云模型在线重建方法的步骤框图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图1所示,本发明一方面提出一种输电线路激光点云模型在线重建方法,包括步骤1至步骤8。
步骤1,通过安装在本侧杆塔上的激光雷达的扫描,获取以本侧杆塔上导线悬挂点位置为起点的设定距离内的激光点云数据。
本侧杆塔上的激光雷达转动扫描,从本侧杆塔上导线悬挂点位置开始沿导线方向扫描获取包括输电线路在内的激光点云数据,由于距离和角度问题,所获取的激光点云数据中只包含了一段输电线路的激光点云数据,而更远处的输电线路的激光点云数据无法获取或者十分稀疏;本发明优选实施例中,设定距离为不小于10米,以保证本侧杆塔上的激光雷达扫描获得的激光点云数据的可靠性。
步骤2,删除设定高度以下的激光点云数据,仅保留高于设定高度的激光点云数据作为输电线路激光点云数据。
本发明优选实施例中,步骤2还包括删除地面的激光点云数据,即仅保留空中目标的激光点云数据,有利于提高数据处理效率和结果的准确性。并且步骤2中设定高度根据杆塔上导线悬挂点高度以及输电线路的最大设计弧垂而确定。
步骤3,通过步骤1和2获取不同电压等级的输电线路激光点云数据,形成输电线路激光点云数据集。
步骤4,采用语义分割算法对输电线路激光点云数据集进行语义分割训练,生成输电线路激光点云分割模型。
本发明优选实施例中,采用RandLA-Net点云语义分割算法,对输电线路激光点云数据集进行语义分割训练。值得注意的是,本领域技术人员可以根据语义分割对象的特性和语义分割结果的需求选择不同的语义分割算法,本发明实施例中采用RandLA-Net点云语义分割算法是一种非限制性的较优选择。
步骤5,利用步骤1至3对目标输电线路获取输电线路激光点云数据集,并作为输电线路激光点云分割模型的输入数据,由输电线路激光点云分割模型输出目标输电线路的单线激光点云模型。
步骤5中,单线激光点云模型包括:单相导线激光点云模型,单根地线激光点云模型,单根***导线激光点云模型。通过将多相导线、底线和***导线的激光点云数据都分割出来成为单根线的激光点云数据,提高了模型的准确度。
步骤6,将目标输电线路的单线激光点云模型从三维坐标系中投射到二维坐标系中,并获得目标输电线路的单线激光点云曲线段。
本发明优选实施例中,以平行输电线路方向为X轴,以垂直输电线路的水平方向为Y轴,以垂直输电线路的竖直向上方向为Z轴,构建三维坐标系。
优选地,将单线激光点云模型从三维坐标系中投射到X轴和Y轴形成的二维坐标系中形成单线激光点云曲线后,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的起点,以对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的终点,以起点和终点之间的曲线段作为单线激光点云曲线段。
步骤7,基于悬链线方程,利用本侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、对侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、本侧杆塔上导线悬挂点位置和对侧杆塔上导线悬挂点位置之间的距离,以及目标输电线路的单线激光点云曲线段,建立目标输电线路的单线激光点云悬链线模型。
具体地,步骤7包括:
步骤7.1,在二维坐标系中,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的一个端点,以对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的另一个端点;计算连接两个端点的直线的斜率k。
步骤7.2,确定以k为斜率并与单线激光点云曲线段相切的直线,切点坐标为(l,h)。
式中,arch为反双曲余弦函数。
步骤7.5,以如下关系式建立单线激光点云悬链线模型:
式中,
x表示X轴坐标,
y表示Y轴坐标;
y0表示本侧杆塔上导线悬挂点相对二维坐标系原点的Y轴坐标;
其中,本侧杆塔上导线悬挂点相对二维坐标系原点的X轴坐标为x0。
进一步,步骤7.1中,对于目标输电线路的,通过安装在本侧杆塔上的激光雷达的扫描,获得本侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、对侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、本侧杆塔上导线悬挂点位置与对侧杆塔上导线悬挂点位置之间的距离。
步骤8,利用单线激光点云悬链线模型获取目标输电线路在整个导线档距内的各点的二维坐标,并将目标输电线路上各点的二维坐标还原为目标输电线路上各点的三维坐标,以目标输电线路上各点的三维坐标在线重建输电线路激光点云模型。
具体地,步骤8包括:
步骤8.1,根据单线激光点云悬链线模型获取本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(x0,y0)和对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(xT,yT)。
步骤8.2,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(x0,y0)为起点、以对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(xT,yT)为终点,按照设定的X轴坐标间隔Δx获取目标输电线路上某一点的X轴坐标xt,其中t={1,2,…,T-1};
进一步,步骤8.2中,设定的X轴坐标间隔Δx不大于导线档距的1/100。
步骤8.3,根据目标输电线路上某一点的X轴坐标xt,利用单线激光点云悬链线模型获取目标输电线路上某一点的Y轴坐标yt。
步骤8.4,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的Z轴坐标z0为目标输电线路上各点的Z轴坐标,则得到目标输电线路上各点的三维坐标(xt,yt,z0);
步骤8.5,以目标输电线路上各点的三维坐标在线重建输电线路激光点云模型。
本发明另一方面提出一种输电线路激光点云模型在线重建***,在线重建***包括:存储器、处理器、无线通讯模块;所述存储器存储有计算机程序,处理器调用所述计算机程序执行一种输电线路激光点云模型在线重建方法的各个步骤。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述,但是本领域技术人员应该理解,以上实施示例仅为本发明的优选实施方案,详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神,而并非对本发明保护范围的限制,相反,任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。
Claims (14)
1.一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
所述方法包括:
步骤1,通过安装在本侧杆塔上的激光雷达的扫描,获取以本侧杆塔上导线悬挂点位置为起点的设定距离内的激光点云数据;
步骤2,删除设定高度以下的激光点云数据,仅保留高于设定高度的激光点云数据作为输电线路激光点云数据;
步骤3,通过步骤1和2获取不同电压等级的输电线路激光点云数据,形成输电线路激光点云数据集;
步骤4,采用语义分割算法对输电线路激光点云数据集进行语义分割训练,生成输电线路激光点云分割模型;
步骤5,利用步骤1至3对目标输电线路获取输电线路激光点云数据集,并作为输电线路激光点云分割模型的输入数据,由输电线路激光点云分割模型输出目标输电线路的单线激光点云模型;
步骤6,将目标输电线路的单线激光点云模型从三维坐标系中投射到二维坐标系中,并获得目标输电线路的单线激光点云曲线段;
步骤7,基于悬链线方程,利用本侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、对侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、本侧杆塔上导线悬挂点位置和对侧杆塔上导线悬挂点位置之间的距离,以及目标输电线路的单线激光点云曲线段,建立目标输电线路的单线激光点云悬链线模型;
步骤8,利用单线激光点云悬链线模型获取目标输电线路在整个导线档距内的各点的二维坐标,并将目标输电线路上各点的二维坐标还原为目标输电线路上各点的三维坐标,以目标输电线路上各点的三维坐标在线重建输电线路激光点云模型。
2.根据权利要求1所述的一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
步骤1中,设定距离为不小于10米。
3.根据权利要求1所述的一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
步骤2还包括删除地面的激光点云数据。
4.根据权利要求1所述的一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
步骤2中设定高度根据杆塔上导线悬挂点高度以及输电线路的最大设计弧垂而确定。
5.根据权利要求1所述的一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
步骤4中,采用RandLA-Net点云语义分割算法,对输电线路激光点云数据集进行语义分割训练。
6.根据权利要求1所述的一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
步骤5中,单线激光点云模型包括:单相导线激光点云模型,单根地线激光点云模型,单根***导线激光点云模型。
7.根据权利要求1所述的一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
步骤6中,以平行输电线路方向为X轴,以垂直输电线路的水平方向为Y轴,以垂直输电线路的竖直向上方向为Z轴,构建三维坐标系。
8.根据权利要求7所述的一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
将单线激光点云模型从三维坐标系中投射到X轴和Y轴形成的二维坐标系中形成单线激光点云曲线后,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的起点,以对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的终点,以起点和终点之间的曲线段作为单线激光点云曲线段。
9.根据权利要求1所述的一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
步骤7包括:
步骤7.1,在二维坐标系中,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的一个端点,以对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标为单线激光点云曲线段的另一个端点;计算连接两个端点的直线的斜率k;
步骤7.2,确定以k为斜率并与单线激光点云曲线段相切的直线,切点坐标为(l,h);
式中,arch为反双曲余弦函数;
步骤7.5,以如下关系式建立单线激光点云悬链线模型:
式中,
x表示X轴坐标,
y表示Y轴坐标;
y0表示本侧杆塔上导线悬挂点相对二维坐标系原点的Y轴坐标;
其中,本侧杆塔上导线悬挂点相对二维坐标系原点的X轴坐标为x0。
10.根据权利要求9所述的一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
步骤7.1中,对于目标输电线路的,通过安装在本侧杆塔上的激光雷达的扫描,获得本侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、对侧杆塔上导线悬挂点位置的坐标、本侧杆塔上导线悬挂点位置与对侧杆塔上导线悬挂点位置之间的距离。
11.根据权利要求10所述的一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
步骤8包括:
步骤8.1,根据单线激光点云悬链线模型获取本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(x0,y0)和对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(xT,yT);
步骤8.2,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(x0,y0)为起点、以对侧杆塔上导线悬挂点位置的二维坐标(xT,yT)为终点,按照设定的X轴坐标间隔Δx获取目标输电线路上某一点的X轴坐标xt,其中t={1,2,…,T-1};
步骤8.3,根据目标输电线路上某一点的X轴坐标xt,利用单线激光点云悬链线模型获取目标输电线路上某一点的Y轴坐标yt;
步骤8.4,以本侧杆塔上导线悬挂点位置的Z轴坐标z0为目标输电线路上各点的Z轴坐标,则得到目标输电线路上各点的三维坐标(xt,yt,z0);
步骤8.5,以目标输电线路上各点的三维坐标在线重建输电线路激光点云模型。
12.根据权利要求11所述的一种输电线路激光点云模型在线重建方法,其特征在于,
步骤8.2中,设定的X轴坐标间隔Δx不大于导线档距的1/100。
14.一种输电线路激光点云模型在线重建***,其特征在于,
所述在线重建***包括:存储器、处理器、无线通讯模块;所述存储器存储有计算机程序,处理器调用所述计算机程序执行权利要求1-13所述的各个步骤。
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115760725A (zh) * | 2022-11-04 | 2023-03-07 | 广东安恒电力科技有限公司 | 基于激光雷达的输电线外力入侵监测方法、介质及设备 |
CN115760725B (zh) * | 2022-11-04 | 2024-02-20 | 广东安恒电力科技有限公司 | 基于激光雷达的输电线外力入侵监测方法、介质及设备 |
CN115661357A (zh) * | 2022-11-11 | 2023-01-31 | 太原明远工程监理有限公司 | 基于融合点云数据的空间模型构建方法及*** |
CN116128835A (zh) * | 2023-02-02 | 2023-05-16 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 基于点云分析的输电导线弧垂测量方法、装置和设备 |
CN116128835B (zh) * | 2023-02-02 | 2023-09-15 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 基于点云分析的输电导线弧垂测量方法、装置和设备 |
CN116295031A (zh) * | 2023-02-24 | 2023-06-23 | 中国测绘科学研究院 | 弧垂的测量方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN116295031B (zh) * | 2023-02-24 | 2024-03-12 | 中国测绘科学研究院 | 弧垂的测量方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN117968533A (zh) * | 2024-04-02 | 2024-05-03 | 四川吉埃智能科技有限公司 | 一种弧垂测量方法、装置、设备、介质及产品 |
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