机载激光雷达(LiDAR)点云电力线提取过程中存在杆塔形状复杂、噪声影响大等问题,导致电力线点云提取精度低,本文提出一种基于点云分块处理、格网划分的曲面拟合滤波、自适应密度聚类算法的电力线点云提取与重建方法。首先,根据电力线走...机载激光雷达(LiDAR)点云电力线提取过程中存在杆塔形状复杂、噪声影响大等问题,导致电力线点云提取精度低,本文提出一种基于点云分块处理、格网划分的曲面拟合滤波、自适应密度聚类算法的电力线点云提取与重建方法。首先,根据电力线走向,对整体点云进行分块处理;其次,在曲面拟合算法的基础上,引入格网划分思想,提出一种改进曲面拟合滤波算法并进行点云滤波;最后,通过给出自适应密度聚类解决方案精确提取电力线点云。借助点云库(PCL)、libLAS库与Visual Studio 2017 C++开发环境实现本文算法,基于实测点云数据对本文方法进行测试与精度评定。结果表明:电力线提取精确率为97.82%、召回率为99.76%、F1值为98.78%,一次便可实现电力线的成功提取,在保证提取精度的同时提升了提取效率,本文研究能够为电力线智能巡检提供良好的工程应用价值。展开更多
机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)技术作为一种能够在短时间内高效获取地面点云数据的新型测绘技术,目前已经在三维地表模型重建、电力巡检中发挥着重要的作用。为了更加有效地实现电力线测绘,本文设计并实现了基于机载...机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)技术作为一种能够在短时间内高效获取地面点云数据的新型测绘技术,目前已经在三维地表模型重建、电力巡检中发挥着重要的作用。为了更加有效地实现电力线测绘,本文设计并实现了基于机载LiDAR点云数据的电力线提取与重建方法。首先,通过改进形态学滤波法实现地面点与地物点分割,并通过高差阈值实现电力线点粗提取;其次,对粗提取电力线点进行栅格化处理与拟合残差计算,将计算结果与临界阈值对比实现电力线候选点集的提取;最后,通过双重K-means算法以及RANSAC算法实现单根电力线的提取与重建。使用福建北电南送特高压交流输变电工程中实测的部分机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明:本文提出方法对电力线候选点集提取正确率在98%以上,较传统方法正确率更高,验证了本文电力线提取方法的有效性与优越性。展开更多
文摘机载激光雷达(LiDAR)点云电力线提取过程中存在杆塔形状复杂、噪声影响大等问题,导致电力线点云提取精度低,本文提出一种基于点云分块处理、格网划分的曲面拟合滤波、自适应密度聚类算法的电力线点云提取与重建方法。首先,根据电力线走向,对整体点云进行分块处理;其次,在曲面拟合算法的基础上,引入格网划分思想,提出一种改进曲面拟合滤波算法并进行点云滤波;最后,通过给出自适应密度聚类解决方案精确提取电力线点云。借助点云库(PCL)、libLAS库与Visual Studio 2017 C++开发环境实现本文算法,基于实测点云数据对本文方法进行测试与精度评定。结果表明:电力线提取精确率为97.82%、召回率为99.76%、F1值为98.78%,一次便可实现电力线的成功提取,在保证提取精度的同时提升了提取效率,本文研究能够为电力线智能巡检提供良好的工程应用价值。
文摘机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)技术作为一种能够在短时间内高效获取地面点云数据的新型测绘技术,目前已经在三维地表模型重建、电力巡检中发挥着重要的作用。为了更加有效地实现电力线测绘,本文设计并实现了基于机载LiDAR点云数据的电力线提取与重建方法。首先,通过改进形态学滤波法实现地面点与地物点分割,并通过高差阈值实现电力线点粗提取;其次,对粗提取电力线点进行栅格化处理与拟合残差计算,将计算结果与临界阈值对比实现电力线候选点集的提取;最后,通过双重K-means算法以及RANSAC算法实现单根电力线的提取与重建。使用福建北电南送特高压交流输变电工程中实测的部分机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明:本文提出方法对电力线候选点集提取正确率在98%以上,较传统方法正确率更高,验证了本文电力线提取方法的有效性与优越性。
