杆塔自动识别是机载LiDAR(Light Detection And Ranging)电力巡检应用的重要内容,特别是长距离、规模化应用时,高效高精度的杆塔点云提取尤为重要。针对复杂地形环境下输电通道杆塔点云快速精准识别难的问题,本文提出了一种基于多特征...杆塔自动识别是机载LiDAR(Light Detection And Ranging)电力巡检应用的重要内容,特别是长距离、规模化应用时,高效高精度的杆塔点云提取尤为重要。针对复杂地形环境下输电通道杆塔点云快速精准识别难的问题,本文提出了一种基于多特征约束的杆塔点云自动提取方法。首先,基于输电通道地物空间分布特点,设计了离地高度、垂直最大间隙等特征;其次,对输电通道机载LiDAR点云进行去噪、滤波等一系列预处理;然后,对非地面点云进行网格化,基于离地高差、线性度等多特征约束快速定位杆塔区域,并利用分层密度法和杆塔塔体结构对称性提取杆塔中心坐标;最后,对杆塔区域点云垂直分层切片,逐层剔除非杆塔点云。采用3组不同场景的机载点云数据进行算法验证,结果表明本文所提方法可从原始点云中快速自动提取杆塔点,其中查准率、召回率、F1值分别可达91.6%、96.0%、93.5%,杆塔定位精度保持在分米级甚至厘米级。展开更多
文摘杆塔自动识别是机载LiDAR(Light Detection And Ranging)电力巡检应用的重要内容,特别是长距离、规模化应用时,高效高精度的杆塔点云提取尤为重要。针对复杂地形环境下输电通道杆塔点云快速精准识别难的问题,本文提出了一种基于多特征约束的杆塔点云自动提取方法。首先,基于输电通道地物空间分布特点,设计了离地高度、垂直最大间隙等特征;其次,对输电通道机载LiDAR点云进行去噪、滤波等一系列预处理;然后,对非地面点云进行网格化,基于离地高差、线性度等多特征约束快速定位杆塔区域,并利用分层密度法和杆塔塔体结构对称性提取杆塔中心坐标;最后,对杆塔区域点云垂直分层切片,逐层剔除非杆塔点云。采用3组不同场景的机载点云数据进行算法验证,结果表明本文所提方法可从原始点云中快速自动提取杆塔点,其中查准率、召回率、F1值分别可达91.6%、96.0%、93.5%,杆塔定位精度保持在分米级甚至厘米级。
