分层随机抽样的单档电力线LiDAR点云聚类方法

发布时间：2018-11-04 14:51

【摘要】：针对基于直升机激光雷达(LiDAR)测量技术的电力巡线对全自动电力线三维重建的迫切需求,该文提出了一种基于分层随机抽样和电力线三维重建数学模型约束的单档电力线LiDAR点云聚类方法。其中,利用了直线段和悬链线段相结合的电力线三维数学模型描述了现实三维场景中的电力线形态,并以此约束点云分层随机抽样的结果。聚类过程中,首先进行数据预处理和分段组织;接着进行标号。实验表明,该文的聚类方法具有对电力线根数、电力线类型、电力线空间构型、长度、两端电塔高差、点云不规则断裂、粗差等因素不敏感的优势。
[Abstract]:Aiming at the urgent need of automatic power line 3D reconstruction based on helicopter lidar (LiDAR) measurement technology, In this paper, a single file LiDAR point cloud clustering method based on stratified random sampling and 3D power line reconstruction model constraints is proposed. The 3D mathematical model of power line combining straight line segment and catenary segment is used to describe the power line shape in the realistic 3D scene, and the result of stratified random sampling of point cloud is obtained. In the process of clustering, data preprocessing and segmental organization are carried out first, and then labeling is carried out. The experimental results show that the clustering method is insensitive to power line root number, power line type, power line spatial configuration, length, height difference between two ends of electric tower, point cloud irregular fracture, gross error and so on.
【作者单位】： 中国测绘科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41371405) 基础测绘项目(A1506) 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(7771523)
【分类号】：TN958.98

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本文编号：2310160