电力巡线LiDAR点云电塔自动定位和提取算法

针对电力巡线机载激光雷达(LiDAR)激光点云电塔自动提取问题,提出了一种电塔自动定位和点云提取算法。首先,基于点云进行二维空间网格划分,利用网格点云高程偏差和方差特征提取潜在电塔网格;其次,基于电塔点云的高程连续特性完成电塔自动定位和点云粗提取;然后,利用点云分层密度信息和图像开运算,实现电塔精细提取;最后,利用轻小型无人机载激光雷达数据验证本文算法的有效性。试验结果表明,本文所提出的自动提取算法,能够有效解决LiDAR数据中电塔自动定位和点云提取问题,在LiDAR数据质量较差时仍能够取得良好效果,算法对于噪点数据具有较强的稳健性。本文所提出的电塔自动提取算法在LiDAR电力巡检数据处理中具有一定的应用价值。

基于机载LiDAR的电塔点云提取与重建

基于机载激光雷达点云,提出一种综合点云预处理、地面点滤波、电塔点云定位获取以及电塔结构线建模的电塔点云提取与重建方法。该方法首先对电力线路点云进行去噪等预处理,再使用渐进三角网滤波去除地面点,然后在电力线路分段的基础上,通过高程连通性定位电塔所在分段,再将电塔分段点云投影到水平面上并结合密度聚类算法和高程差特性对电塔聚类块进行提取,然后使用生长算法去除该聚类块中的电力线点,最后使用霍夫变换提取出电塔直线点云,并利用最小二乘法拟合电塔结构线来完成电塔模型的重建。实验表明,此方法对电塔点云的提取完整率可以达到96.8%以上,并能够以较高的精度和效率完成电塔的结构线模型重建。