机载激光雷达数据中电力线的快速提取

发布时间：2019-08-16 14:46

【摘要】：针对当前机载LiDAR技术在电力巡线应用中对电力线数字模型高精度和快速重建的需求,该文提出一种高效的电力线点云分类方法。首先基于局部范围点的高程统计直方图,实现电力线点的快速粗提取;然后运用随机抽样一致性算法剔除残留的电塔点,结合点云高程统计进一步剔除绝缘子点,实现电力线点的精提取;最后利用同一垂直面内电力线点的高程分布特性,实现单根电力线点的快速提取。基于实际输电线路机载LiDAR数据的实验结果表明,该方法可实现电力线点的快速、高精度提取:粗分类后的电力线点中仅含约10%的非电力线点;精分类后约有2%的电力线点被误分为绝缘子点,最终各条电力线点的提取比率平均为98%以上。
[Abstract]:In order to meet the demand of high precision and fast reconstruction of power line digital model in the application of airborne LiDAR technology in power patrol, an efficient classification method of power line point cloud is proposed in this paper. Firstly, based on the elevation statistical histogram of local range points, the fast rough extraction of power line points is realized, then the residual tower points are eliminated by random sampling consistency algorithm, and the insulated sub-points are further eliminated by point cloud elevation statistics to realize the fine extraction of power line points. Finally, the rapid extraction of single power line points is realized by using the elevation distribution characteristics of power line points in the same vertical plane. The experimental results based on the airborne LiDAR data of the actual transmission line show that this method can realize the fast and high precision extraction of the power line points: only about 10% of the non-power line points are contained in the coarse classification of power line points, and about 2% of the power line points are mistakenly divided into insulator points after fine classification, and the average extraction ratio of each power line point is more than 98%.
【作者单位】： 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室;中国科学院大学;
【基金】：国家科技部重大科学仪器设备开发专项(2013YQ120343)
【分类号】：TN958.98

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