一種基于機載LiDAR數據的城市區域電力線檢測方法與流程

本發明涉及城市區域電力線檢測領域；特別涉及一種基于機載LiDAR數據的城市區域電力線檢測方法領域。

背景技術：
電力系統通過電力線網絡為數以億計的家庭及各種工業廠礦提供源源不斷的電力能源。然而，龐大的電力線網絡安全卻時刻受到周圍樹木、建筑物及異常人類活動的威脅。為了實現電力線網絡狀態的精確監控及管理，傳統方法往往需要大量人力、物力和財力進行人工巡線或直升機巡線，巡線效率低、精度差。為此，開展具有高效率、高精度、大范圍的電力線巡線技術研究已經成為電力研究領域的一個重要研究內容。機載激光雷達(LightDetectionAandRanging,LiDAR)能夠快速獲取目標場景大量的具有精確三維空間坐標的點云數據，用其取代耗時費力的人工或直升機可以很好的解決電力線網絡高精度、高效率、大范圍的巡線問題，已經在電力線巡線及三維重構、電力走廊環境分析等多種電力監測領域得到了相關應用。為此，國內外已經有相關研究機構開展了基于機載LiDAR系統的電力線巡線研究。然而，一方面，現有研究大多忽視了城市區域而集中于野外空曠地區的高架線路走廊的電力線監測。2013年11月27日公開的公開號CN103413133A的發明專利申請《無序激光點云數據中自動提取電力線方法》中公開了一種基于點云高程分割濾波以及距離聚類的電力線檢測方法，獲取電力線的精確點云，輸出電力線矢量；2014年09月03日公開的公開號CN104020475A的發明專利申請《一種基于機載LiDAR數據的電力線提取及建模方法》中公開了一種基于Hough變換直線檢測以及最小二乘曲線擬合的電力線檢測方法，逐根地實現電力線檢測。然而這些技術均是針對空曠地區的高架輸電線路，城市環境與之相比要復雜得多，這些技術并不能很好地用于城市區域的電力線檢測；另一方面，復雜的城市區域中，電力線點和建筑物、高架路等邊緣點云有很高的相似性，如何對其進行有效區分需要進一步的分析與研究。因此針對城市區域的電力線檢測技術具有重要的研究意義。機載LiDAR系統能夠快速獲取大量具有精確三維空間坐標的點云數據。然而，這種點云數據中除了空間信息外，不存在任何結構及語義信息，且空間信息分布不均勻為此，為了實現機載LiDAR點云數據的有效利用，充分發揮其優勢，還必須對其進行必要的結構信息及語義信息分析。一般情況下，對機載LiDAR點云數據的分析包括兩種方法：(1)直接在三維空間對離散不均勻采樣的點云數據利用鄰域分析的方法進行處理；(2)將不均勻采樣的三維點云數據進行柵格化，得到對應的DSM(DigitalSurfaceModel)或nDSM(normalizedDSM)，進而利用經典的圖像處理技術進行相關分析與處理。而電力線點云在總體點云中所占比例很小，直接進行柵格化處理會丟失大量的電力線信息，所以在轉換為柵格圖像前我們要對其進行一系列的濾波處理。

技術實現要素：
本發明的目的是為了解決復雜的城區環境中提取出電力線信息過程中城市區域中電力線點和建筑物邊緣點云有很高的相似性以及電力線點云直接進行柵格化處理會丟失大量的電力線信息的問題，而提出一種基于機載LiDAR數據的城市區域電力線檢測方法。上述的發明目的是通過以下技術方案實現的：步驟一、利用機載LiDAR系統對目標城區進行掃描，獲取三維點云數據，根據高程分布統計直方圖對三維點云數據設定高程閾值，將掃描出的三維點云數據中高度異常的極高點和極低點進行剔除得到粗差剔除后的LiDAR數據；步驟二、從粗差剔除后的LiDAR數據中包含的N次回波信息中，提取出產生N次回波位置的LiDAR點云，對LiDAR點云進行LiDAR數據中首次回波提取，找到產生LiDAR數據中首次回波位置的點云；步驟三、利用回波強度信息對提取出的LiDAR數據中的首次回波位置的點云進行再次篩選，找出回波強度量化為0的回波點云；步驟四、利用基于k-d樹的方法對回波強度量化為0的回波點云進行遍歷，建立回波強度量化為0的回波點云中每一個點I的近鄰點集，并確定近鄰點集中的各個點到點I的空間最遠距離點J，若最遠距離點J到點I的距離小于等于閾值T，則將點I保留即得到濾波后的點云；步驟五、對濾波后的點云進行柵格化，得到點云柵格化后的柵格圖像，其中，柵格圖像分辨率為n為三維點云數據密度；步驟六、對點云柵格化后的柵格圖像中的信息點進行霍夫變換線結構檢測，找到霍夫變換線的峰值點信息，確定點云柵格化后的柵格圖像的線結構；步驟七、用電力線高程、電力線長度和雙曲正弦擬合誤差對點云柵格化后的柵格圖像的線結構進行約束優化，得到最終的電力線檢測結果；即完成了一種基于機載LiDAR數據的城市區域電力線檢測方法。發明效果本發明以城市區域電力線為研究對象，提出了一種基于機載LiDAR回波信息的電力線提取方法，為及時準確的進行城市電力線狀態監測及城市火災管理提供了可靠地支撐信息。本發明的目的是在復雜的城區環境中提取出電力線信息，能夠從大量的LiDAR點云中提取出邊緣線結構點并運用約束條件將電力線和建筑物進行有效的區分解決兩者的邊緣結構點云相似性?，F有的基于機載LiDAR數據的電力線提取技術大多是針對空曠地區線路走廊中的高架電力線，而在城市區域中由于其復雜的環境因素，這些技術并不能很好的實現電力線的提取?；诖酥星闆r，本發明提出的一種在復雜城區環境中提取電力線的方法，彌補了機載LiDAR數據城區電力線提取技術的空缺。本發明的特征在于：用LiDAR數據中的多次回波信息和回波強度信息對點云進行處理，剔除了大量的非電力線信息點，圖5(b)、圖6(b)、圖7(b)和圖8(b)是根據多次回波信息從原始LiDAR點云中提取出來的邊緣結構；圖5(c)、圖6(c)、圖7(c)和圖8(c)是根據首次回波信息從原始LiDAR點云中提取出來的邊緣結構；圖5(d)、圖6(d)、圖7(d)和圖8(d)是根據回波強度信息將建筑物邊緣濾除的效果圖。用k-d樹遍歷的方法建立了LiDAR點云數據的索引，大大縮減了查詢局部鄰近點的時間；通過對局部k個近鄰點距離的限制，剔除了大多散亂點，用kd樹的方法是為了減少搜索近鄰點的時間；通過對局部k近鄰點距離的限制是為了濾除電力線外大量的散亂點，如圖5(d)到5(e)，6(d)到(e)，7(d)到7(e)，8(d)到8(e)的過程，對建筑物等結構的邊緣和電力線點進行區分，保留了大部分電力線點云信息，為及時準確的進行城市電力線狀態監測提供了可靠地支撐信息。城市區域電力線檢測的最終效果圖如圖5(i)、圖6(i)、圖7(i)和圖8(i)。附圖說明圖1是實施例提出的加載LiDAR數據城區電力線提取的技術流程圖；圖2(a)是具體實施方式六提出的二維平面直角坐標系中點、線示意圖空間的Hough變換線結構檢測原理圖；圖2(b)是具體實施方式六提出的將Hough變換線結構二維空間中的一個點映射為變換空間中的一條線示意圖，其中，m軸表示斜率，b軸表示截距；圖2(b)中的交點表示原二維空間中的一條線。圖2(c)是具體實施方式六提出的將Hough變換線結構二維空間中的一個點映射為極坐標變換空間中的一條曲線示意圖，其中，縱坐標ρ表示半徑直角坐標系中三維點云數據點投影到平面后的點到原點的距離，橫坐標θ表示直角坐標系中三維點云數據點投影到平面后的點到原點的連線與x軸的夾角；圖2(c)中的交點表示原二維空間中的一條線。其中，橫坐標為極坐標變換空間中的傾角，縱坐標為極坐標變換空間中半徑；圖3是本發明實施例中所用的初始機載LiDAR點云數據的實驗區域點云數據；X，Y表示WGS84坐標系下的二維地理坐標，Z表示絕對高程；圖4是本發明實施例中粗差剔除時高程信息分布統計直方圖；其中，橫坐標表示什么的點云三維點云數據的絕對高程分布范圍，縱坐標表示三維點云數據某一高度范圍內點所占比例圖5(a)是本發明實施例所截取的實驗區域一機載LiDAR點云數據示意圖；圖5(b)是本發明實施例中提取實驗區域一...