專利名稱：一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種輸電線路的電力線提取方法，特別是一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的同塔多回路的輸電線路的電力線提取方法。
背景技術(shù)：
機載LiDAR測量系統(tǒng)集成了全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)、慣性導航系統(tǒng)(INS)、激光掃描系統(tǒng)和航空數(shù)碼攝影系統(tǒng)于一體，通過發(fā)射激光束并接收返回信號以及進行對地攝影，實現(xiàn)對測區(qū)地表信息的快速獲取，近年來，在國土資源、電力、交通、水利等行業(yè)獲得廣泛應(yīng)用。電力行業(yè)是機載LiDAR測量技術(shù)應(yīng)用較早和較廣的行業(yè)之一，主要應(yīng)用在兩個方 面，一是新建輸電線路的選線，通過機載LiDAR測量技術(shù)高效獲取擬建線路走廊帶的地面及附著物(建筑、植被)信息，實現(xiàn)線路方案的設(shè)計和比較；二是利用機載LiDAR測量技術(shù)對已有輸電線路走廊帶進行掃描，獲取地表及輸電線路設(shè)備(電力線及桿塔)數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)的處理，得到走廊帶數(shù)字高程模型、數(shù)字正射影像和設(shè)備的三維模型，其作為輸電線路的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，為實現(xiàn)智能電網(wǎng)提供空間數(shù)據(jù)支持。后者涉及了如何通過機載LiDAR的點云數(shù)據(jù)制作輸電線路桿塔和電力線三維模型，目前，已有的方法均基于分類后的點云進行，將三維的電力線提取問題通過高程屬性簡化到二維平面上(高程值影像或灰度圖)，利用數(shù)學形態(tài)學方法進行直線檢測從而達到提取目的。對于同塔多回路輸電線路，因為多條電力線束在投影面上重疊并互相干擾，給直線檢測帶來困難，難以有效檢測并分割各電力線。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種方便、快捷的基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是
一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法，包括
51、通過機載LiDAR對輸電線路采集點云；
52、對兩個相鄰電塔之間的輸電線路進行橫截面的點云米樣；
53、對每個橫截面采樣的點云進行聚類，進而得到各電力線束的中心在每個橫截面的位置；
54、擬合各電力線束的中心在每個橫截面的位置，得到中心線；
55、根據(jù)電力線分裂方法及線距，對中心線進行復(fù)制及偏移后得到電力線束；
56、重復(fù)步驟S2-S5，得到所有相鄰電塔之間的電力線束。進一步，所述步驟S2包括
521、根據(jù)點云分布特點，獲得相鄰兩電塔的位置，進而獲得輸電線路的走向；
522、沿輸電線路的走向，以設(shè)定的間隔設(shè)置多個橫截面，進而采集每個橫截面的點云。進一步，所述步驟S3包括531、將橫截面的點云按高程進行降序排列；
532、根據(jù)輸電線路的聚類數(shù)對橫截面的點云按高程進行聚類，并剔除非電力線點；
533、計算每個聚類中點云的空間坐標的平均值，則獲得各電力線束的中心在橫截面的位置；
534、重復(fù)步驟S31-S33，處理所有橫截面的點云，進而獲得各電力線束的中心在每個橫截面的位置。進一步，所述步驟S32中所述輸電線路的聚類數(shù)為輸電線路的電力線束數(shù)。進一步，所述步驟S3包括
S310、對每個橫截面的點云，根據(jù)各點與輸電線路的走向的關(guān)系，劃分為線路左側(cè)和線 路右側(cè)兩個組；
S320、對每組的點云按高程進行降序排列；
S330、根據(jù)每組的聚類數(shù)對每組的點云按高程進行聚類，并剔除非電力線點；
S340、計算每組的每個聚類中點云的空間坐標的平均值，則獲得各電力線束的中心在橫截面的位置；
S350、重復(fù)步驟S310-S340，處理所有橫截面的點云，進而獲得各電力線束的中心在每個橫截面的位置。進一步，所述步驟S310，其具體為
用(xl，yl, zl)及(x2，y2, z2)分別表示兩相鄰電塔的空間位置，令每個橫截面的點云中的點為點Pi (xi，yi，zi)，根據(jù)點Pi與輸電線路的走向的關(guān)系使用下式對點Pi進行劃分
Side =a 氺 xi+b 氺 yi+c
式中，a = y2-yl，b = xl_x2，c = x2 _ xl*y2，若 Side < 0，則將點 Pi 劃分到線路左側(cè)，若Side > 0，則將點Pi劃分到線路右側(cè)。進一步，所述步驟S330所述每組的聚類數(shù)為輸電線路每側(cè)的電力線層數(shù)。本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明的一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法，無需事先進行點云分類，直接在三維空間對機載LiDAR采集的點云進行處理，避免了對數(shù)據(jù)進行降維處理并使用數(shù)學形態(tài)學方法進行檢測的電力線提取方法的不足，可方便、快捷且清楚地檢測并提取同塔多回路輸電線路的電力線。從而可構(gòu)建基于GIS技術(shù)的輸電線路信息管理系統(tǒng)，對輸電線路安全進行分析，如空間分析、交叉跨越分析、風偏弧垂分析及危險點檢測等。


下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。圖I是本發(fā)明的種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法的工作流程 圖2是圖I中步驟S2的詳細流程 圖3是圖I中步驟S3的一實施方式的流程 圖4是圖I中步驟S3的另一實施方式的流程圖。
具體實施例方式為了便于下文的描述，首先給出以下名詞的描述
LiDAR ( Light Detection And Ranging),即激光雷達；
GIS (Geographic Information System),地理信息系統(tǒng)。參照圖1，一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法，包括
51、通過機載LiDAR對輸電線路采集點云；
52、對兩個相鄰電塔之間的輸電線路進行橫截面的點云米樣；
53、對每個橫截面采樣的點云進行聚類，進而得到各電力線束的中心在每個橫截面的位置；
54、擬合各電力線束的中心在每個橫截面的位置，得到中心線；
55、根據(jù)電力線分裂方法及線距，對中心線進行復(fù)制及偏移后得到電力線束；
56、重復(fù)步驟S2-S5，得到所有相鄰電塔之間的電力線束。進一步作為優(yōu)選的實施方式，參照圖2，所述步驟S2包括
521、根據(jù)點云分布特點，獲得相鄰兩電塔的位置，進而獲得輸電線路的走向；
522、沿輸電線路的走向，以設(shè)定的間隔設(shè)置多個橫截面，進而采集每個橫截面的點云。進一步作為優(yōu)選的實施方式，參照圖3，所述步驟S3包括
531、將橫截面的點云按高程進行降序排列；
532、根據(jù)輸電線路的聚類數(shù)對橫截面的點云按高程進行聚類，并剔除非電力線點；
533、計算每個聚類中點云的空間坐標的平均值，則獲得各電力線束的中心在橫截面的位置；
534、重復(fù)步驟S31-S33，處理所有橫截面的點云，進而獲得各電力線束的中心在每個橫截面的位置。進一步作為優(yōu)選的實施方式，所述步驟S32中所述輸電線路的聚類數(shù)為輸電線路的電力線束數(shù)。進一步作為優(yōu)選的實施方式，參照圖4，所述步驟S3包括
S310、對每個橫截面的點云，根據(jù)各點與輸電線路的走向的關(guān)系，劃分為線路左側(cè)和線路右側(cè)兩個組；
S320、對每組的點云按高程進行降序排列；
S330、根據(jù)每組的聚類數(shù)對每組的點云按高程進行聚類，并剔除非電力線點；
S340、計算每組的每個聚類中點云的空間坐標的平均值，則獲得各電力線束的中心在橫截面的位置；
S350、重復(fù)步驟S310-S340，處理所有橫截面的點云，進而獲得各電力線束的中心在每個橫截面的位置。進一步作為優(yōu)選的實施方式，所述步驟S310，其具體為
用(xl，yl, zl)及(x2，y2, z2)分別表示兩相鄰電塔的空間位置，令每個橫截面的點云中的點為點Pi (xi, yi, zi)，根據(jù)點Pi與輸電線路的走向的關(guān)系使用下式對點Pi進行劃分
Side =a 氺 xi+b 氺 yi+c
式中，a = y2-yl，b = xl_x2，c = x2 _ xl*y2，若 Side < 0，則將點 Pi 劃分到線路左側(cè)，若Side > O，則將點Pi劃分到線路右側(cè)。進一步作為優(yōu)選的實施方式，所述步驟S330所述每組的聚類數(shù)為輸電線路每側(cè)的電力線層數(shù)。下面結(jié)合一實施例對本發(fā)明的方法做詳細說明 1、通過機載LiDAR對輸電線路采集點云；
2、根據(jù)點云分布特點，獲得相鄰兩電塔的位置，進而獲得輸電線路的走向，設(shè)兩電塔的空間位置分別為Tal (xl，yl, zl)和Ta2 (x2, y2, z2)，起點為Tal，終點為Ta2 ;沿輸電線路的走向，以設(shè)定的間隔設(shè)置多個橫截面，采集每個橫截面的點云，這里可令設(shè)定的間隔為固定值，如30米；為確保橫截面位置能采集到電力線點云，設(shè)置采集帶寬為I米，即在每個橫截面位置設(shè)置一個長度為橫截面長度、寬為I米的緩沖區(qū)，采集落入此區(qū)域的點云數(shù)據(jù)；
3、獲取第i個橫截面點云，記為點集Pts；
4、遍歷點集Pts,對于其中每個點Pi(Xyyi, Zi),根據(jù)下式對其與輸電線路的走向的關(guān)系進行劃分
Side = a*xi+b*yi + c
式中，a = y2- yl，b = xl -x2，c = x2 * yl-χ *y2，若 Side < 0，則點 Pji于線路左側(cè)，記錄到點集Pts_L中；若Side > O,則點Pi位于線路右側(cè),記錄到點集Pts_R中；
5、按點集中各點的高程分別對點集Pts_L和點集Pts_R做降序排序；
6、根據(jù)已知的輸電線路的交/直流性質(zhì)及是否同塔多回路等情況，確定線路每側(cè)的電力線層數(shù)，即確定每組的聚類數(shù)；遍歷點集Pts_L，這里由于點集已做排序處理，遍歷實際是從高到低進行的
1)根據(jù)聚類數(shù)的數(shù)量N建立相同數(shù)量的電力線點集PL={PL1;PL2，...，PLn}，用于記錄每束電力線上的點；
2)從點集PL中取第一點P(X，y，z)，保存到電力線子集PL1 ；
3)從點集PL中取點PiCxi, yi； Zi)；
4)檢測(Izi= Zi - Zh，
式中，Zi和&分別為Pi和上一點Pp1的高程，dZi為點Pi與上一點Pp1的高差；
如果(1^<高差閥值，則將點保存到當前的電力線子集中，然后重復(fù)第3)至第4)步；否則，如果dZi >高差閥值，則判斷當前電力線子集是否為PLn，如果是PLn，則該點為非電力線點，將該點剔除，點集Pts_L的遍歷結(jié)束，進入第5)步；如果不是PLn，則將點保存到當前電力線子集的下一子集中，并將該下一子集設(shè)為當前子集，然后重復(fù)第3)至第4)步；這里，高差閾值大于電力線束半徑，但小于上下相鄰的兩電力線束的中心之間的距離，根據(jù)電力線分裂方法以及電力規(guī)范規(guī)定的線距要求，可將高差閾值取值2米；
5)分別對電力線點集PUPLpPL2,. . .，PLn}中各子集的點的三維空間坐標求平均值，則為線路左側(cè)各電力線束的中心在當前橫截面的位置，并記入點集CeruLi=IC1, C2, , Cj中；
以相同的步驟處理點集Pts_R，得到線路右側(cè)各電力線束的中心在當前橫截面的位置，并記入點集 CeruRi=IC1, C2, · · ·，CN}中；
7、重復(fù)第3至第6步，直到所有橫截面都已處理；
8、以樣條曲線串聯(lián)點集Cer^Li中對應(yīng)的中心點位置，得到線路左側(cè)各電力線束的中心線；以樣條曲線串聯(lián)點集Cen—Ri中對應(yīng)的中心點位置，得到線路右側(cè)各電力線束的中心線.
9、根據(jù)電力線分裂方法以及電力規(guī)范規(guī)定的線距要求，復(fù)制并偏移各中心線，即可得到各電力線束；這里，電力線分裂方法指根據(jù)輸電電壓確定每束電力線包含的導線數(shù)量；
10、重復(fù)步驟2至9，得到所有相鄰電塔間的電力線束，完成電力線提取。在點云聚類的過程中，由于輸電線路上方不存在其它物體反射的激光點，因此，在按高程降序排序后，即可確保在遍歷過程中，將每個點記錄到正確的子集中，當所有的子集都已存在記錄時，超出高差閥值的點即可判斷為非電力線點，從而中止循環(huán)。因此，本發(fā)明無需對點云進行事先分類。利用本發(fā)明提取電力線后，可構(gòu)建基于GIS技術(shù)的輸電線路信息管理系統(tǒng)，對輸電線路安全進行分析，如空間分析、交叉跨越分析、風偏弧垂分析及危險點檢測等。這里，交叉跨越分析是指在輸電線路跨越的道路、河流或其它輸電線路等環(huán)境中進行的量測或工況模擬等，以確保在任何情況下的運營安全。風偏弧垂分析及危險點檢測指模擬存在風壓情況下電力線的偏移和擺動，計算并判斷電力線上任意點與周圍地物的距 離是否在限定的安全距離內(nèi)。以上是對本發(fā)明的較佳實施進行了具體說明，但本發(fā)明創(chuàng)造并不限于所述實施例，熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員在不違背本發(fā)明精神的前提下還可作出種種的等同變形或替換，這些等同的變型或替換均包含在本申請權(quán)利要求所限定的范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法，其特征在于，包括 51、通過機載LiDAR對輸電線路采集點云； 52、對兩個相鄰電塔之間的輸電線路進行橫截面的點云米樣； 53、對每個橫截面采樣的點云進行聚類，進而得到各電力線束的中心在每個橫截面的位置； 54、擬合各電力線束的中心在每個橫截面的位置，得到中心線； 55、根據(jù)電力線分裂方法及線距，對中心線進行復(fù)制及偏移后得到電力線束； 56、重復(fù)步驟S2-S5，得到所有相鄰電塔之間的電力線束。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法，其特征在于，所述步驟S2包括 521、根據(jù)點云分布特點，獲得相鄰兩電塔的位置，進而獲得輸電線路的走向； 522、沿輸電線路的走向，以設(shè)定的間隔設(shè)置多個橫截面，進而采集每個橫截面的點云。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法，其特征在于，所述步驟S3包括 531、將橫截面的點云按高程進行降序排列； 532、根據(jù)輸電線路的聚類數(shù)對橫截面的點云按高程進行聚類，并剔除非電力線點； 533、計算每個聚類中點云的空間坐標的平均值，則獲得各電力線束的中心在橫截面的位置； 534、重復(fù)步驟S31-S33，處理所有橫截面的點云，進而獲得各電力線束的中心在每個橫截面的位置。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法，其特征在于，所述步驟S32中所述輸電線路的聚類數(shù)為輸電線路的電力線束數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法，其特征在于，所述步驟S3包括 S310、對每個橫截面的點云，根據(jù)各點與輸電線路的走向的關(guān)系，劃分為線路左側(cè)和線路右側(cè)兩個組； S320、對每組的點云按高程進行降序排列； S330、根據(jù)每組的聚類數(shù)對每組的點云按高程進行聚類，并剔除非電力線點； S340、計算每組的每個聚類中點云的空間坐標的平均值，則獲得各電力線束的中心在橫截面的位置； S350、重復(fù)步驟S310-S340，處理所有橫截面的點云，進而獲得各電力線束的中心在每個橫截面的位置。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法，其特征在于，所述步驟S310，其具體為 用(xl，yl, zl)及(x2，y2, z2)分別表示兩相鄰電塔的空間位置，令每個橫截面的點云中的點為點Pi (xi，yi，zi)，根據(jù)點Pi與輸電線路的走向的關(guān)系使用下式對點Pi進行劃分 Side =a 氺 xi+b 氺 yi+c 式中，a = y2-yl，b = xl_x2，c = x2 _ xl*y2，若 Side < 0，則將點 Pi 劃分到線路左側(cè)，若Side > O，則將點Pi劃分到線路右側(cè)。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法，其特征在于，所述步驟S330所述每組的聚類數(shù)為輸電線路每側(cè)的電力線層數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法，包括通過機載LiDAR對輸電線路采集點云；對兩個相鄰電塔之間的輸電線路進行橫截面的點云采樣；對每個橫截面采樣的點云進行聚類，進而得到各電力線束的中心在每個橫截面的位置；擬合各電力線束的中心在每個橫截面的位置，得到中心線；根據(jù)電力線分裂方法及線距，對中心線進行復(fù)制及偏移后得到電力線束。本發(fā)明無需事先進行點云分類，直接在三維空間對機載LiDAR采集的點云進行處理，可方便、快捷地檢測并提取同塔多回路輸電線路的電力線。本發(fā)明作為一種性能優(yōu)良的基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的輸電線路的電力線提取方法可廣泛應(yīng)用于電力行業(yè)中。
文檔編號G01S17/89GK102879788SQ20121032468
公開日2013年1月16日 申請日期2012年9月4日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月4日
發(fā)明者邱煥斌 申請人:廣州建通測繪技術(shù)開發(fā)有限公司