本發(fā)明涉及城市區(qū)域電力線檢測(cè)領(lǐng)域；特別涉及一種基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的城市區(qū)域電力線檢測(cè)方法領(lǐng)域。

背景技術(shù)：
電力系統(tǒng)通過(guò)電力線網(wǎng)絡(luò)為數(shù)以億計(jì)的家庭及各種工業(yè)廠礦提供源源不斷的電力能源。然而，龐大的電力線網(wǎng)絡(luò)安全卻時(shí)刻受到周圍樹木、建筑物及異常人類活動(dòng)的威脅。為了實(shí)現(xiàn)電力線網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的精確監(jiān)控及管理，傳統(tǒng)方法往往需要大量人力、物力和財(cái)力進(jìn)行人工巡線或直升機(jī)巡線，巡線效率低、精度差。為此，開展具有高效率、高精度、大范圍的電力線巡線技術(shù)研究已經(jīng)成為電力研究領(lǐng)域的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容。機(jī)載激光雷達(dá)(LightDetectionAandRanging,LiDAR)能夠快速獲取目標(biāo)場(chǎng)景大量的具有精確三維空間坐標(biāo)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，用其取代耗時(shí)費(fèi)力的人工或直升機(jī)可以很好的解決電力線網(wǎng)絡(luò)高精度、高效率、大范圍的巡線問(wèn)題，已經(jīng)在電力線巡線及三維重構(gòu)、電力走廊環(huán)境分析等多種電力監(jiān)測(cè)領(lǐng)域得到了相關(guān)應(yīng)用。為此，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有相關(guān)研究機(jī)構(gòu)開展了基于機(jī)載LiDAR系統(tǒng)的電力線巡線研究。然而，一方面，現(xiàn)有研究大多忽視了城市區(qū)域而集中于野外空曠地區(qū)的高架線路走廊的電力線監(jiān)測(cè)。2013年11月27日公開的公開號(hào)CN103413133A的發(fā)明專利申請(qǐng)《無(wú)序激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取電力線方法》中公開了一種基于點(diǎn)云高程分割濾波以及距離聚類的電力線檢測(cè)方法，獲取電力線的精確點(diǎn)云，輸出電力線矢量；2014年09月03日公開的公開號(hào)CN104020475A的發(fā)明專利申請(qǐng)《一種基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的電力線提取及建模方法》中公開了一種基于Hough變換直線檢測(cè)以及最小二乘曲線擬合的電力線檢測(cè)方法，逐根地實(shí)現(xiàn)電力線檢測(cè)。然而這些技術(shù)均是針對(duì)空曠地區(qū)的高架輸電線路，城市環(huán)境與之相比要復(fù)雜得多，這些技術(shù)并不能很好地用于城市區(qū)域的電力線檢測(cè)；另一方面，復(fù)雜的城市區(qū)域中，電力線點(diǎn)和建筑物、高架路等邊緣點(diǎn)云有很高的相似性，如何對(duì)其進(jìn)行有效區(qū)分需要進(jìn)一步的分析與研究。因此針對(duì)城市區(qū)域的電力線檢測(cè)技術(shù)具有重要的研究意義。機(jī)載LiDAR系統(tǒng)能夠快速獲取大量具有精確三維空間坐標(biāo)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。然而，這種點(diǎn)云數(shù)據(jù)中除了空間信息外，不存在任何結(jié)構(gòu)及語(yǔ)義信息，且空間信息分布不均勻?yàn)榇耍瑸榱藢?shí)現(xiàn)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的有效利用，充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，還必須對(duì)其進(jìn)行必要的結(jié)構(gòu)信息及語(yǔ)義信息分析。一般情況下，對(duì)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分析包括兩種方法：(1)直接在三維空間對(duì)離散不均勻采樣的點(diǎn)云數(shù)據(jù)利用鄰域分析的方法進(jìn)行處理；(2)將不均勻采樣的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格化，得到對(duì)應(yīng)的DSM(DigitalSurfaceModel)或nDSM(normalizedDSM)，進(jìn)而利用經(jīng)典的圖像處理技術(shù)進(jìn)行相關(guān)分析與處理。而電力線點(diǎn)云在總體點(diǎn)云中所占比例很小，直接進(jìn)行柵格化處理會(huì)丟失大量的電力線信息，所以在轉(zhuǎn)換為柵格圖像前我們要對(duì)其進(jìn)行一系列的濾波處理。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的是為了解決復(fù)雜的城區(qū)環(huán)境中提取出電力線信息過(guò)程中城市區(qū)域中電力線點(diǎn)和建筑物邊緣點(diǎn)云有很高的相似性以及電力線點(diǎn)云直接進(jìn)行柵格化處理會(huì)丟失大量的電力線信息的問(wèn)題，而提出一種基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的城市區(qū)域電力線檢測(cè)方法。上述的發(fā)明目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：步驟一、利用機(jī)載LiDAR系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)城區(qū)進(jìn)行掃描，獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，根據(jù)高程分布統(tǒng)計(jì)直方圖對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)設(shè)定高程閾值，將掃描出的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中高度異常的極高點(diǎn)和極低點(diǎn)進(jìn)行剔除得到粗差剔除后的LiDAR數(shù)據(jù)；步驟二、從粗差剔除后的LiDAR數(shù)據(jù)中包含的N次回波信息中，提取出產(chǎn)生N次回波位置的LiDAR點(diǎn)云，對(duì)LiDAR點(diǎn)云進(jìn)行LiDAR數(shù)據(jù)中首次回波提取，找到產(chǎn)生LiDAR數(shù)據(jù)中首次回波位置的點(diǎn)云；步驟三、利用回波強(qiáng)度信息對(duì)提取出的LiDAR數(shù)據(jù)中的首次回波位置的點(diǎn)云進(jìn)行再次篩選，找出回波強(qiáng)度量化為0的回波點(diǎn)云；步驟四、利用基于k-d樹的方法對(duì)回波強(qiáng)度量化為0的回波點(diǎn)云進(jìn)行遍歷，建立回波強(qiáng)度量化為0的回波點(diǎn)云中每一個(gè)點(diǎn)I的近鄰點(diǎn)集，并確定近鄰點(diǎn)集中的各個(gè)點(diǎn)到點(diǎn)I的空間最遠(yuǎn)距離點(diǎn)J，若最遠(yuǎn)距離點(diǎn)J到點(diǎn)I的距離小于等于閾值T，則將點(diǎn)I保留即得到濾波后的點(diǎn)云；步驟五、對(duì)濾波后的點(diǎn)云進(jìn)行柵格化，得到點(diǎn)云柵格化后的柵格圖像，其中，柵格圖像分辨率為n為三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度；步驟六、對(duì)點(diǎn)云柵格化后的柵格圖像中的信息點(diǎn)進(jìn)行霍夫變換線結(jié)構(gòu)檢測(cè)，找到霍夫變換線的峰值點(diǎn)信息，確定點(diǎn)云柵格化后的柵格圖像的線結(jié)構(gòu)；步驟七、用電力線高程、電力線長(zhǎng)度和雙曲正弦擬合誤差對(duì)點(diǎn)云柵格化后的柵格圖像的線結(jié)構(gòu)進(jìn)行約束優(yōu)化，得到最終的電力線檢測(cè)結(jié)果；即完成了一種基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的城市區(qū)域電力線檢測(cè)方法。發(fā)明效果本發(fā)明以城市區(qū)域電力線為研究對(duì)象，提出了一種基于機(jī)載LiDAR回波信息的電力線提取方法，為及時(shí)準(zhǔn)確的進(jìn)行城市電力線狀態(tài)監(jiān)測(cè)及城市火災(zāi)管理提供了可靠地支撐信息。本發(fā)明的目的是在復(fù)雜的城區(qū)環(huán)境中提取出電力線信息，能夠從大量的LiDAR點(diǎn)云中提取出邊緣線結(jié)構(gòu)點(diǎn)并運(yùn)用約束條件將電力線和建筑物進(jìn)行有效的區(qū)分解決兩者的邊緣結(jié)構(gòu)點(diǎn)云相似性?，F(xiàn)有的基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的電力線提取技術(shù)大多是針對(duì)空曠地區(qū)線路走廊中的高架電力線，而在城市區(qū)域中由于其復(fù)雜的環(huán)境因素，這些技術(shù)并不能很好的實(shí)現(xiàn)電力線的提取?；诖酥星闆r，本發(fā)明提出的一種在復(fù)雜城區(qū)環(huán)境中提取電力線的方法，彌補(bǔ)了機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)城區(qū)電力線提取技術(shù)的空缺。本發(fā)明的特征在于：用LiDAR數(shù)據(jù)中的多次回波信息和回波強(qiáng)度信息對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行處理，剔除了大量的非電力線信息點(diǎn)，圖5(b)、圖6(b)、圖7(b)和圖8(b)是根據(jù)多次回波信息從原始LiDAR點(diǎn)云中提取出來(lái)的邊緣結(jié)構(gòu)；圖5(c)、圖6(c)、圖7(c)和圖8(c)是根據(jù)首次回波信息從原始LiDAR點(diǎn)云中提取出來(lái)的邊緣結(jié)構(gòu)；圖5(d)、圖6(d)、圖7(d)和圖8(d)是根據(jù)回波強(qiáng)度信息將建筑物邊緣濾除的效果圖。用k-d樹遍歷的方法建立了LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的索引，大大縮減了查詢局部鄰近點(diǎn)的時(shí)間；通過(guò)對(duì)局部k個(gè)近鄰點(diǎn)距離的限制，剔除了大多散亂點(diǎn)，用kd樹的方法是為了減少搜索近鄰點(diǎn)的時(shí)間；通過(guò)對(duì)局部k近鄰點(diǎn)距離的限制是為了濾除電力線外大量的散亂點(diǎn)，如圖5(d)到5(e)，6(d)到(e)，7(d)到7(e)，8(d)到8(e)的過(guò)程，對(duì)建筑物等結(jié)構(gòu)的邊緣和電力線點(diǎn)進(jìn)行區(qū)分，保留了大部分電力線點(diǎn)云信息，為及時(shí)準(zhǔn)確的進(jìn)行城市電力線狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供了可靠地支撐信息。城市區(qū)域電力線檢測(cè)的最終效果圖如圖5(i)、圖6(i)、圖7(i)和圖8(i)。附圖說(shuō)明圖1是實(shí)施例提出的加載LiDAR數(shù)據(jù)城區(qū)電力線提取的技術(shù)流程圖；圖2(a)是具體實(shí)施方式六提出的二維平面直角坐標(biāo)系中點(diǎn)、線示意圖空間的Hough變換線結(jié)構(gòu)檢測(cè)原理圖；圖2(b)是具體實(shí)施方式六提出的將Hough變換線結(jié)構(gòu)二維空間中的一個(gè)點(diǎn)映射為變換空間中的一條線示意圖，其中，m軸表示斜率，b軸表示截距；圖2(b)中的交點(diǎn)表示原二維空間中的一條線。圖2(c)是具體實(shí)施方式六提出的將Hough變換線結(jié)構(gòu)二維空間中的一個(gè)點(diǎn)映射為極坐標(biāo)變換空間中的一條曲線示意圖，其中，縱坐標(biāo)ρ表示半徑直角坐標(biāo)系中三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到平面后的點(diǎn)到原點(diǎn)的距離，橫坐標(biāo)θ表示直角坐標(biāo)系中三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到平面后的點(diǎn)到原點(diǎn)的連線與x軸的夾角；圖2(c)中的交點(diǎn)表示原二維空間中的一條線。其中，橫坐標(biāo)為極坐標(biāo)變換空間中的傾角，縱坐標(biāo)為極坐標(biāo)變換空間中半徑；圖3是本發(fā)明實(shí)施例中所用的初始機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)區(qū)域點(diǎn)云數(shù)據(jù)；X，Y表示W(wǎng)GS84坐標(biāo)系下的二維地理坐標(biāo)，Z表示絕對(duì)高程；圖4是本發(fā)明實(shí)施例中粗差剔除時(shí)高程信息分布統(tǒng)計(jì)直方圖；其中，橫坐標(biāo)表示什么的點(diǎn)云三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的絕對(duì)高程分布范圍，縱坐標(biāo)表示三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)某一高度范圍內(nèi)點(diǎn)所占比例圖5(a)是本發(fā)明實(shí)施例所截取的實(shí)驗(yàn)區(qū)域一機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)示意圖；圖5(b)是本發(fā)明實(shí)施例中提取實(shí)驗(yàn)區(qū)域一...