所屬技術領域

本發(fā)明專利是一種對地觀測領域的技術，涉及一種從高壓超高壓輸電線路的機載lidar點云數(shù)據(jù)自動提取電塔點云的分類方法。該方法具有一定的普適性，是一項具有理論研究和實際應用價值的方法。

背景技術：

隨著國民經濟的快速發(fā)展，高壓超高壓電力線路的大幅擴建，輸電線路走廊往往需要穿越各種復雜的地理環(huán)境，給傳統(tǒng)人工巡檢維護帶來大量困難。如何快速、精確、實時的監(jiān)控輸電線路的運營狀態(tài)是電力行業(yè)的一大難題。近年來，隨著機載lidar技術在電力巡線中的深入發(fā)展，其高效率、高精度的實時獲取三維數(shù)據(jù)的特點使智能巡線成為可能，而對輸電線路點云數(shù)據(jù)分類是實現(xiàn)智能巡檢的基礎。而電塔是輸電線路的基礎設施，要保證電力的高效傳輸和安全的能源供給，必須實時、準確地掌握并監(jiān)控電塔等設施的狀態(tài)，建立完備的預警和應急響應機制。并且由于電力產業(yè)的快速發(fā)展，需要更加精確、精細和可視化的三維電力網(wǎng)的地理空間信息的支持，尤其是對于山區(qū)、森林等一些地形復雜的輸電區(qū)域，精細的電力線線、電塔三維模型是三維輸電走廊可視化和智能電網(wǎng)建設的重要組成部分，可以精確表達獲取其重要參數(shù)和性能，并可以綜合利用受力、天氣、樹木的生長情況等外部環(huán)境因素進行數(shù)值模擬分析和線路安全預警，以確保輸電走廊的絕對安全。

激光雷達(lightdetectionandranging，簡稱lidar)是集激光、全球定位系統(tǒng)(globalpositioningsystem，簡稱gps)和慣性導航系統(tǒng)(intertialnavigationsystem，簡稱ins)技術于一身，可以快速獲取地面及地面目標三維信息，lidar技術與成像光譜、合成孔徑雷達一起被列為對地觀測系統(tǒng)(eos)計劃最核心的信息獲取與處理技術。它以激光器為發(fā)射光源，向探測目標發(fā)射高頻率激光脈沖來獲取目標反射回波，經過系統(tǒng)處理生成大量離散的點——點云，每個點包含x,y,z坐標信息。高頻率激光脈沖可以穿透植被，獲取植被下地形信息，非常適于狹長區(qū)域、植被覆蓋、地形復雜區(qū)域的三維信息獲取，為數(shù)字電網(wǎng)建設和線路安全巡檢等提供了強有力的技術支撐，其中電塔的三維重建是其中的重要內容，而電塔點云的精確識別是重建的前提和條件。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明專利是針對機載lidar輸電走廊點云數(shù)據(jù)中電塔點云的自動提取方法研究，依據(jù)電塔的中心位置和空間幾何特征，開展高壓電塔點云粗提取、點云數(shù)據(jù)預處理、塔身主體的提取以及精提取等，將三種不同類型的高壓電塔與周圍地物點有效分離。

附圖說明

下面結合附圖和實例對本發(fā)明專利進一步說明。

圖1是電塔點云提取總流程圖

圖2是電塔點云提取詳細流程圖

圖3是電塔點云提取流程示意圖

具體實施方式

本發(fā)明專利總體思路為：根據(jù)電塔及周邊地形地物的空間幾何特征和點云分布特點，基于平面格網(wǎng)鄰域聚類、kd-tree聚類、空間格網(wǎng)區(qū)域生長、ransac線性擬合以及模型生長方法。針對電塔點云自動提取主要分四個步驟：基于平面格網(wǎng)鄰域聚類的電塔點云粗提取、基于kd-tree聚類和空間格網(wǎng)生長的點云數(shù)據(jù)預處理、基于電塔幾何特征和ransac算法的電塔主干區(qū)點云提取以及基于模型生長的電塔點云數(shù)據(jù)精提取。圖1是電塔點云提取總流程圖，圖2是電塔點云提取詳細流程圖，圖3為不同類型的電塔點云提取流程示例，其中圖3(a)和3(b)為t型塔、3(c)和3(d)為v型和門型塔提取示意圖。

1基于平面格網(wǎng)鄰域聚類的電塔點云粗提取

由于每個電塔的類型以及周圍環(huán)境的不同，需要分別對每個電塔做相應處理，即根據(jù)電塔的位置和半徑粗略提取電塔點云數(shù)據(jù)?？紤]到各種空間數(shù)據(jù)結構的復雜度及各類索引算法的效率，本發(fā)明專利采用基于平面格網(wǎng)鄰域聚類方法完成電塔點云粗提取。粗提取得到的電塔點云如圖3(a)、(b)、(c)、(d)中的①圖所示。

2基于kd-tree聚類和空間格網(wǎng)生長的點云數(shù)據(jù)預處理

由于系統(tǒng)誤差或設備原因(掃描設備本身的精度、多路徑效應等)、空中對象(飛鳥、濃霧、云等)以及地物本身材質的影響，都會使得機載激光掃描數(shù)據(jù)帶有噪點，并且由于輸電走廊地理環(huán)境復雜、植被生長速度較快以及整條輸電走廊中電塔類型和大小不一，機載lidar電塔點云粗提取時設置的電塔半徑閾值相對較大，導致粗提取的電塔點云數(shù)據(jù)集中存在較高的地形點和植被點，直接影響后續(xù)電塔分類過程中電塔主體的確定，從而間接影響電塔點云數(shù)據(jù)的分類精度。因此，通過分析kd-tree聚類與空間格網(wǎng)生長的原理與特點，本發(fā)明專利提出了基于kd-tree聚類與空間格網(wǎng)生長的電塔點云去噪方法。

經預處理得到的電塔點云數(shù)據(jù)如圖3(a)、(b)、(c)、(d)中的②圖所示。

3基于電塔幾何特征和ransac算法的電塔主干區(qū)點云提取

根據(jù)電塔的幾何結構，電塔類型可分為t、v、門型塔三種(圖3)。電塔是關于中軸線對稱的，對上述三類電塔主干區(qū)的幾何結構形態(tài)進行分析：t型塔主干區(qū)近似為正四棱錐臺，橫截面為長方形，側面和對角面均近似為正等腰梯形，所以它的邊長和對角線長度隨著高壓電塔高度增加而減少，呈負比例線性關系；v型塔主干區(qū)近似為倒立的四棱錐臺，橫截面為長方形，側面和對角面均可近似為倒立的等腰梯形，所以它的邊長與對角線長度隨著高壓電塔高度的增加而增加，呈正比例線性關系；門型塔主干區(qū)可以近似為一個立方體，它的側面、對角面和橫截面均可近似為長方形，所以其橫截面的邊長和對角線長度隨著高壓電塔高度的增加保持不變，是一種特殊的線性關系?；谝陨戏治?，可以根據(jù)三類電塔的高度和邊長或對角線長度之間的線性關系來分離電塔主干區(qū)域，其過程簡述如下：

(1)垂直分層：對去噪后的粗提取電塔點云數(shù)據(jù)設定間隔△h進行垂直分層；

(2)去噪：采用基于二維格網(wǎng)的去噪方法剔除每層少量的高壓線、拉線和引流線等噪點；

(3)基于ransac直線擬合算法提取線性關系：上文分析表明電塔橫截面的邊長和對角線長度與橫截面高度都呈線性關系，但由于橫截面邊長的計算比較復雜且易受高壓電塔點云質量影響，本文采用橫截面對角線長度與橫截面高度的線性關系來分離電塔主干區(qū)點云數(shù)據(jù)。

圖3(a)、(b)、(c)、(d)中的③圖為提取的電塔主干區(qū)點云數(shù)據(jù)。

4基于模型生長的電塔點云數(shù)據(jù)精提取

利用電塔結構上的線性特性，以及主干區(qū)點云特點，采用基于主干區(qū)點云數(shù)據(jù)模型生長的方法進一步對電塔點云進行分類。

(1)求取電塔主干區(qū)各層角點坐標

針對上述分層點云數(shù)據(jù)質量的不同，以及三種高壓電塔橫截面都為長方形的結構特征，本章提出了基于坐標系旋轉進行分層點云數(shù)據(jù)角點坐標提取的方法。然后再通過逆運算完成角點坐標的計算這樣可以在一定程度上避免分層點云數(shù)據(jù)質量較差所導致的角點坐標誤差。

(2)基于ransac空間直線擬合方法的塔身主體框架提取

從電塔幾何結構特征以及電塔主干區(qū)各層角點的空間分布規(guī)律，本章通過擬合電塔主干區(qū)的四個棱線來控制點云模型生長的平面范圍。但是，由于點云數(shù)據(jù)質量影響以及存在的一些特殊情況，用于擬合主干區(qū)棱線的角點存在粗差，最終降低基于最小二乘擬合算法的主干區(qū)棱線的擬合精度。針對這種情況，本文選擇具有較強粗差剔除能力的ransac空間直線擬合算法來擬合棱線。

圖3(a)、(b)、(c)、(d)中的④圖為提取的電塔塔身棱線點。

(3)基于主干區(qū)數(shù)據(jù)模型生長的電塔點云數(shù)據(jù)提取

基于上文得到的電塔主干區(qū)各層點云數(shù)據(jù)以及塔身的棱線框架，可以對電塔點云數(shù)據(jù)進行分類，其詳細過程如下：

(a)由于電塔通常遠高于其周圍地物，因此可以設定一個相對高度閾值h0，且其上的點云數(shù)據(jù)直接判定為電塔點云數(shù)據(jù)；

(b)對于相對高度在h0以下的電塔點云數(shù)據(jù)，首先對其進行分層，通過塔身框架棱線方程求取每層高壓線點云數(shù)據(jù)的實際包圍盒，然后通過判斷每層點云數(shù)據(jù)是否在包圍盒內實現(xiàn)電塔點云與周圍噪點的分離。

圖3(a)、(b)、(c)、(d)中的⑤圖為基于模型生長后得到的電塔點云數(shù)據(jù)。

(4)基于電塔的類型去除其底部的噪點

經過電塔主干區(qū)模型生長后的點云數(shù)據(jù)的底部還有較多噪點(主要為地面和植被點)。由于電塔所處位置地形復雜且覆蓋植被，同時不同類型電塔的底部結構有差異，若對所有電塔采用濾波等方式去掉靠近底部一定高度的點云數(shù)據(jù)，則會去掉部分電塔點云且高植被的點云并不能剔除。三種電塔都具有各自的塔身框架結構特點：t型塔為正四棱錐臺，且其橫截面長方形相鄰邊的長度相差不大，v型塔為倒四棱錐臺，但其橫截面長方形相鄰邊的長度相差較大，門型塔為長方體，其橫截面長方形相鄰邊的長度相差較大，據(jù)此可以進行電塔類型的識別。針對不同電塔類型本章分別采用特定方法進行電塔底部點云的去噪。

圖3(a)、(b)、(c)、(d)中的⑥圖為最終精提取的電塔點云。