本發(fā)明屬于激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)信息提取技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于LiDAR點(diǎn)云的多分裂導(dǎo)線自動提取與精細(xì)建模方法。

背景技術(shù)：

電力工業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)工業(yè)之一，是國家的重要支柱產(chǎn)業(yè)。隨著我國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，超高壓大容量輸電線路越建越多，線路走廊穿越地理環(huán)境更復(fù)雜，給線路維護(hù)帶來很多困難。

機(jī)載激光掃描(Light Detection and Ranging，LiDAR)技術(shù)作為近年來快速發(fā)展的一項(xiàng)新技術(shù)，可以快速獲取高精度的三維信息。該技術(shù)具有全天候工作等優(yōu)點(diǎn)，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)航空攝影測量難以快速進(jìn)行電力線測量的缺憾，提高電力巡線的效率，減少輸電事故的發(fā)生。因此，研究機(jī)載激光掃描數(shù)據(jù)中電力線的自動提取和精細(xì)重建技術(shù)對電力巡線工作有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

在高壓、超高壓、特高壓輸電線路架設(shè)中，為抑制電暈放電和線路電抗，一般采用多分裂導(dǎo)線進(jìn)行架設(shè)，且每隔一段距離采用間隔棒對分裂導(dǎo)線進(jìn)行固定。但現(xiàn)有文獻(xiàn)中的LiDAR電力線建模研究絕大部分局限于非分裂導(dǎo)線，或者把多分裂導(dǎo)線當(dāng)成單導(dǎo)線來進(jìn)行處理，且現(xiàn)有方法只適用于數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的情況，對于存在較多噪聲的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提取與重建結(jié)果并不理想。例如，澳大利亞的McLaughlin根據(jù)LiDAR點(diǎn)云的維數(shù)特征自動提取電力線，通過點(diǎn)的聚集方法，得到同一條導(dǎo)線上的點(diǎn)數(shù)據(jù)，再通過懸鏈線方程擬合，但該方法在檢測電力線點(diǎn)的過程中易受噪聲的影響，提取的各條電力線有間斷，并不連續(xù)；余潔采用濾波的方法濾除地面和植被點(diǎn)，采用二維Hough變換分離各條電力線，根據(jù)雙曲余弦函數(shù)擬合單條電力線，但樹木和電力線混合區(qū)域的提取結(jié)果會相對變差，當(dāng)電力線出現(xiàn)垂直排列時，用二維Hough變換很難檢測出多條電力線；陳馳采用同一條電力線的局部相鄰點(diǎn)的高程比較接近這一原則，統(tǒng)計(jì)每條電力線在XOY投影面上的鄰近點(diǎn)，判斷其高程差是否超過一定的閾值的方法解決重投影的問題，但對于多分裂導(dǎo)線僅利用高程值特征很難區(qū)分每一根分裂導(dǎo)線。

在多分裂導(dǎo)線提取方面，王成、夏少波首次提出一種多分裂導(dǎo)線全自動三維重建方法，采用空間聚類識別單股電力線點(diǎn)云，然后分段進(jìn)行主成分分析并投影到與主方向垂直的平面上，對第一段數(shù)據(jù)采用全排列的方法進(jìn)行k-means聚類確定分裂數(shù)，然后對每段進(jìn)行聚類，最后基于懸鏈線進(jìn)行最小二乘擬合。該方法處理過程復(fù)雜且只適用于數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的情況，對于存在較多噪聲的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提取與重建結(jié)果并不理想。主要原因是該算法對噪聲敏感，抗噪性不強(qiáng)，提取的電力線不連續(xù)、不完整，擬合精度的不夠高，且當(dāng)分裂導(dǎo)線間存在間隔棒時，會出現(xiàn)聚類誤差過大甚至錯誤。

因此，隨著機(jī)載LiDAR電力巡線的推廣應(yīng)用，電力部門急需一種能夠克服連續(xù)噪聲影響的多分裂電力線提取與精細(xì)重建的穩(wěn)健方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于提供一種更穩(wěn)健的基于LiDAR點(diǎn)云的多分裂導(dǎo)線自動提取與精細(xì)建模方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一、基于LiDAR點(diǎn)云的單相電力線自動提取方法，包括：

步驟1，從LiDAR點(diǎn)云中提取電力線和電力塔點(diǎn)云；

步驟2，根據(jù)電力線點(diǎn)在局部區(qū)域內(nèi)高程基本相同、而電力塔點(diǎn)在局部區(qū)域內(nèi)高程變化大的特點(diǎn)，從電力線和電力塔點(diǎn)云中進(jìn)一步提取電力塔點(diǎn)云，剔除電力塔點(diǎn)云得電力線點(diǎn)云；

步驟3，對電力線點(diǎn)云進(jìn)行空間分割，得到各相電力線點(diǎn)云；采用隨機(jī)一致性檢測法檢測各相電力線點(diǎn)云中的噪聲點(diǎn)，并剔除。

步驟1進(jìn)一步包括：

1.1基于點(diǎn)云密度和地形坡度從LiDAR點(diǎn)云中濾除地面點(diǎn)，獲得非地面點(diǎn)云；

1.2基于點(diǎn)云密度和高差從非地面點(diǎn)云中濾除植被點(diǎn)；

1.3基于三維空間k-d樹在濾除了植被點(diǎn)的非地面點(diǎn)云中搜索剩余植被點(diǎn)，并濾除；

1.4基于種子填充法從子步驟1.3所得的剩余點(diǎn)云中提取電力線和電力塔點(diǎn)云。

子步驟1.4具體為：

(1)將剩余點(diǎn)云記為數(shù)據(jù)集B，對數(shù)據(jù)集B建立k-d樹，初始化計(jì)數(shù)label為0；

(2)掃描數(shù)據(jù)集B，若當(dāng)前點(diǎn)B(i)未被處理，把B(i)加入棧Q，然后，執(zhí)行如下步驟：

(2a)棧Q中彈出一未處理點(diǎn)作為種子點(diǎn)q，標(biāo)記為已處理并存入點(diǎn)集C；在數(shù)據(jù)集B中搜索種子點(diǎn)q的n’鄰近點(diǎn)，得n’鄰近點(diǎn)集N，將n’鄰近點(diǎn)集N中未被處理、且與種子點(diǎn)q的距離和高差均小于對應(yīng)的第二距離閾值Td2和第二高差閾值H2的點(diǎn)加入棧Q；第二距離閾值Td2和第二高差閾值H2為與點(diǎn)云質(zhì)量和點(diǎn)云密度有關(guān)的經(jīng)驗(yàn)值；

(2b)重復(fù)子步驟(2a)直至棧Q為空，此時，點(diǎn)集C中點(diǎn)即構(gòu)成一個連通區(qū)域，該連通區(qū)域內(nèi)點(diǎn)標(biāo)記為label；

(2c)獲取該連通區(qū)域的矩形范圍，計(jì)算對角線長度，若對角線長度滿足長度閾值，則該連通區(qū)域?yàn)殡娏€和電力塔點(diǎn)云，長度閾值根據(jù)所處理電力線的長度進(jìn)行取值；

(3)令label+1，重復(fù)步驟(2)，直至數(shù)據(jù)集B中所有點(diǎn)均被處理。

步驟2進(jìn)一步包括：

2.1根據(jù)電力線點(diǎn)在局部區(qū)域內(nèi)高程基本相同、而電力塔點(diǎn)在局部區(qū)域內(nèi)高程變化大的特點(diǎn)，通過對電力線和電力塔點(diǎn)云進(jìn)行張量分析，提取潛在電力塔點(diǎn)云；

2.2基于種子填充法對潛在電力塔點(diǎn)云進(jìn)行空間分割，獲取電力塔點(diǎn)云，剔除電力塔點(diǎn)云得電力線點(diǎn)云。

子步驟2.1具體為：

(1)對電力線和電力塔點(diǎn)云建立k-d樹；

(2)對k-d樹中各數(shù)據(jù)點(diǎn)p分別獲取以p為中心的m鄰近點(diǎn)，對p進(jìn)行張量分析，獲得m_xx、m_yy、m_zz分別用來描述m鄰近點(diǎn)在X方向、Y方向、Z方向的擬合誤差；其中，(x_j,y_j,z_j)為m鄰近點(diǎn)中第j個鄰近點(diǎn)的三維坐標(biāo)，(x_p,y_p,z_p)為數(shù)據(jù)點(diǎn)p的三維坐標(biāo)；

(3)根據(jù)①電力線在Z方向的擬合誤差小、在X和Y方向的擬合誤差大，以及②電力塔在Z方向的擬合誤差大、在X和Y方向的擬合誤差小的特點(diǎn)，根據(jù)各數(shù)據(jù)點(diǎn)p的m_xx、m_yy、m_zz值提取潛在電力塔點(diǎn)。

子步驟2.2中，基于種子填充法對潛在電力塔點(diǎn)云進(jìn)行空間分割，獲取電力塔點(diǎn)云，具體為：

采用種子填充法對潛在電力塔點(diǎn)云進(jìn)行空間分割，獲取多個連通區(qū)域，高差大于第三高差閾值H3的連通區(qū)域則認(rèn)為是電力塔連通區(qū)域；

對各電力塔連通區(qū)域分別執(zhí)行：獲取電力塔連通區(qū)域的中心坐標(biāo)，在步驟1所提取的電力線和電力塔點(diǎn)云中，以中心坐標(biāo)為圓形，預(yù)設(shè)半徑的圓形范圍內(nèi)點(diǎn)云即電力塔點(diǎn)云；

上述，第三高差閾值H3根據(jù)電力塔長度進(jìn)行取值，預(yù)設(shè)半徑設(shè)為電力塔長度的一半。

步驟3中，采用隨機(jī)一致性檢測法檢測各相電力線點(diǎn)云中的噪聲點(diǎn)，具體為：

對各相電力線點(diǎn)云分別進(jìn)行如下步驟：

(1)從該相電力線點(diǎn)云中隨機(jī)產(chǎn)生兩個點(diǎn)；

(2)計(jì)算兩點(diǎn)在XOY水平面上的直線方程，統(tǒng)計(jì)到該直線距離小于第四距離閾值Td4的點(diǎn)數(shù)；

(3)重復(fù)步驟(1)～(2)，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)；

(4)取統(tǒng)計(jì)點(diǎn)數(shù)最多的直線方程為該相電力線的平面直線方程，該相電力線點(diǎn)云中到該平面直線方程距離小于第四距離閾值Td4的所有點(diǎn)均為該相電力線點(diǎn)，其他點(diǎn)為噪聲點(diǎn)；

上述，第四距離閾值Td4為經(jīng)驗(yàn)值，其取值要確保區(qū)分出電力線點(diǎn)云中任意兩條電力線。

二、基于LiDAR點(diǎn)云的多分裂導(dǎo)線自動提取與精細(xì)建模方法，包括：

對前一技術(shù)方案所得各相電力線點(diǎn)云分別進(jìn)行如下：

(1)對該相電力線點(diǎn)云進(jìn)行誤差分析，判斷電力線類型，若該相電力線點(diǎn)云為單相地線點(diǎn)云，執(zhí)行步驟(2)；若該相電力線點(diǎn)云為單相導(dǎo)線點(diǎn)云，執(zhí)行步驟(3)；

(2)對單相地線點(diǎn)云進(jìn)行懸鏈線擬合并輸出；

(3)基于二分法從單相導(dǎo)線點(diǎn)云中提取分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云，并對分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云進(jìn)行懸鏈線擬合，本步驟進(jìn)一步包括：

3.1將單相導(dǎo)線點(diǎn)云投影到XOZ豎直面，將投影等分為若干導(dǎo)線段，對各導(dǎo)線段分別進(jìn)行線性擬合，得到各導(dǎo)線段的直線方程Ax+Bz+C＝0；

3.2對各導(dǎo)線段上所有點(diǎn)(x_k,z_k)分別計(jì)算所有導(dǎo)線段上d>DIS的點(diǎn)構(gòu)成上分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(0)，所有導(dǎo)線段上d＜-DIS的點(diǎn)構(gòu)成下分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(2)，所有導(dǎo)線段上-DIS≤d≤DIS的點(diǎn)構(gòu)成中分裂子導(dǎo)線點(diǎn)S(1)；DIS為與多分裂導(dǎo)線規(guī)格相關(guān)的距離閾值，其值不小于0；

3.3分別判斷各分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)中點(diǎn)數(shù)是否大于點(diǎn)數(shù)閾值NUM，s＝0、1、2，點(diǎn)數(shù)閾值NUM用來判斷粗差點(diǎn)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置；剔除點(diǎn)數(shù)不大于NUM的分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)，對點(diǎn)數(shù)小于NUM的分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)執(zhí)行步驟3.4；

3.4對分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云進(jìn)行懸鏈線擬合，計(jì)算擬合殘差，輸出擬合殘差小于殘差閾值的分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云擬合結(jié)果；對擬合殘差不小于殘差閾值的分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云分別執(zhí)行步驟3.5；殘差閾值為與點(diǎn)云質(zhì)量有關(guān)的經(jīng)驗(yàn)值；

3.5將分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云投影到XOY水平面，對投影進(jìn)行線性擬合，得到直線方程ax+by+c＝0，對分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云上所有點(diǎn)(x'_k,y'_k)分別計(jì)算分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云上t＞DIS的點(diǎn)構(gòu)成左分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(0)，分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云上t＜-DIS的點(diǎn)構(gòu)成右分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(2)，分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云上-DIS≤t≤DIS的點(diǎn)構(gòu)成中分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(1)；

3.6分別判斷各分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(u)中點(diǎn)數(shù)是否大于點(diǎn)數(shù)閾值NUM，u＝0、1、2；剔除點(diǎn)數(shù)不大于NUM的分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(u)；對點(diǎn)數(shù)小于NUM的分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(u)進(jìn)行懸鏈線擬合，并輸出擬合結(jié)果。

步驟(1)具體為：

對該相電力線點(diǎn)云進(jìn)行擬合，計(jì)算擬合殘差，若擬合殘差小于殘差閾值，則該相電力線點(diǎn)云為地線點(diǎn)云；否則，為多分裂的導(dǎo)線點(diǎn)云；同時，計(jì)算擬合殘差過程中，將誤差大于三倍殘差閾值的點(diǎn)作為粗差點(diǎn)剔除；殘差閾值為與點(diǎn)云質(zhì)量有關(guān)的經(jīng)驗(yàn)值。

和現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：

本發(fā)明具有抗噪性強(qiáng)、擬合精度高、人工干預(yù)少等特點(diǎn)，提高了三維巡線系統(tǒng)的效率與精度，可獲得更精準(zhǔn)的三維坐標(biāo)，降低電力線走廊巡線成本，具有一定的科研意義和重要的使用價(jià)值。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的整體流程圖；

圖2為自動提取電力線點(diǎn)云和電力塔點(diǎn)云的流程圖；

圖3為電力塔點(diǎn)云的提取與定位的流程圖；

圖4為單相導(dǎo)線或地線的提取與擬合的流程圖；

圖5為多分裂導(dǎo)線的自動I去與精細(xì)建模的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)描述，本發(fā)明整體流程見圖1，概括起來，本發(fā)明包括四個步驟：

一、從LiDAR點(diǎn)云中自動提取電力線和電力塔點(diǎn)云。

本步驟流程見圖2。根據(jù)點(diǎn)云的分布特性，可基于點(diǎn)云密度和地形坡度從LiDAR點(diǎn)云中濾除地面點(diǎn)，基于點(diǎn)云密度和高差從LiDAR點(diǎn)云中初步分離出植被點(diǎn)和非植被點(diǎn)，然后在三維空間基于k-d樹搜索植被同類點(diǎn)。其中，密度和高差閾值根據(jù)直方圖統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行設(shè)置?；诜N子填充法進(jìn)行點(diǎn)云分割得到多個連通區(qū)域，根據(jù)連通區(qū)域長度提取電力線和電力塔點(diǎn)云。

1.1基于點(diǎn)云密度和地形坡度從LiDAR點(diǎn)云中濾除地面點(diǎn)，獲得非地面點(diǎn)云。

對原始LiDAR點(diǎn)云在XOY水平面建立規(guī)則矩形格網(wǎng)，規(guī)則矩形格網(wǎng)大小記為gridsize，找到各格網(wǎng)的最低點(diǎn)，并計(jì)算各格網(wǎng)的點(diǎn)云密度。若格網(wǎng)的點(diǎn)云密度大于預(yù)設(shè)的密度閾值S1，則對格網(wǎng)內(nèi)所有點(diǎn)，計(jì)算其與最低點(diǎn)的坡度，坡度小于預(yù)設(shè)的坡度閾值T1的點(diǎn)則為地面點(diǎn)。密度閾值S1的設(shè)值與所采用掃描儀的頻率有關(guān)，一般設(shè)為掃描儀的平均點(diǎn)云密度。坡度閾值T1的設(shè)置與當(dāng)?shù)氐匦斡嘘P(guān)，當(dāng)該區(qū)域地勢變化較大時，可減小規(guī)則矩形格網(wǎng)大小gridsize或增大坡度閾值T1；當(dāng)該區(qū)域地勢較平坦時，可增大規(guī)則矩形格網(wǎng)大小gridsize或減小坡度閾值T1。本實(shí)施例中，坡度閾值T1取0.3。

1.2基于點(diǎn)云密度和高差從非地面點(diǎn)云中濾除植被點(diǎn)。

對非地面點(diǎn)云，找到各格網(wǎng)的最低點(diǎn)，計(jì)算各格網(wǎng)點(diǎn)云密度，若點(diǎn)云密度大于預(yù)設(shè)的密度閾值S1，則該格網(wǎng)中與最低點(diǎn)高差小于預(yù)設(shè)的第一高差閾值H1的所有點(diǎn)為植被點(diǎn)。第一高差閾值H1的設(shè)值與植被平均高度有關(guān)，當(dāng)該區(qū)域植被較高大時，可通過增大第一高差閾值H1來盡可能多的提取植被點(diǎn)；當(dāng)該區(qū)域大多為低矮灌木時，可通過減小第一高差閾值H1以避免過多的剔除電力線或電力塔點(diǎn)。本實(shí)施例中，第一高差閾值H1取15。

1.3在三維空間基于k-d樹搜索濾除了植被點(diǎn)的非地面點(diǎn)云中的剩余植被點(diǎn)，并濾除剩余植被點(diǎn)。

對已經(jīng)分類的植被點(diǎn)按三維坐標(biāo)建立k-d樹，在k-d樹中搜索未分類的非地面點(diǎn)云中各點(diǎn)的n鄰近點(diǎn)，若該未分類點(diǎn)到n鄰近點(diǎn)的平均距離小于預(yù)設(shè)的第一距離閾值Td1，則認(rèn)為該未分類點(diǎn)是剩余植被點(diǎn)。這里，未分類的非地面點(diǎn)云即子步驟1.2所得的濾除了植被點(diǎn)的非地面點(diǎn)云。n和第一距離閾值Td為經(jīng)驗(yàn)值，本實(shí)施例中，n取3，第一距離閾值Td也取3。n取值越大或Td1取值越小，則說明判斷為剩余植被點(diǎn)的條件越苛刻，提取的剩余植被點(diǎn)也越少；反之，則說明判斷為剩余植被點(diǎn)的條件越不苛刻，提取的剩余植被點(diǎn)也越多。

1.4基于種子填充法從子步驟1.3獲得的剩余點(diǎn)云中提取電力線和電力塔點(diǎn)云。

考慮到電力線和電力塔點(diǎn)云呈線狀分布，通常貫穿整個區(qū)域，具有較強(qiáng)的延伸性，而噪聲點(diǎn)通常是小范圍分布，數(shù)量較少，具有不規(guī)則性。因此，基于種子填充法對剩余點(diǎn)云進(jìn)行空間分割，獲得連通區(qū)域，再根據(jù)各連通區(qū)域長度提取電力線和電力塔點(diǎn)云。

本子步驟的具體實(shí)施過程如下：

(1)將剩余點(diǎn)云記為數(shù)據(jù)集B，對數(shù)據(jù)集B建立k-d樹，初始化計(jì)數(shù)label為0；

(2)掃描數(shù)據(jù)集B，若當(dāng)前點(diǎn)B(i)未被處理，把B(i)加入棧Q，然后，執(zhí)行如下步驟：

(2a)棧Q中彈出一未處理點(diǎn)作為種子點(diǎn)q，標(biāo)記為已處理并存入點(diǎn)集C；在數(shù)據(jù)集B中搜索種子點(diǎn)q的n’鄰近點(diǎn)，得n’鄰近點(diǎn)集N，將n’鄰近點(diǎn)集N中未被處理、且與種子點(diǎn)q的距離和高差均小于對應(yīng)的第二距離閾值Td2和第二高差閾值H2的點(diǎn)加入棧Q。

第二距離閾值Td2和第二高差閾值H2為與點(diǎn)云質(zhì)量和點(diǎn)云密度有關(guān)的經(jīng)驗(yàn)值，并且在設(shè)值時要盡量保證提取的電力線和電力塔點(diǎn)云的完整性和連續(xù)性。當(dāng)點(diǎn)云質(zhì)量較好，點(diǎn)云密度較大時，可適當(dāng)減小第二距離閾值Td2和第二高差閾值H2；當(dāng)點(diǎn)云質(zhì)量較差，點(diǎn)云密度較小時，可適當(dāng)增大第二距離閾值Td2和第二高差閾值H2。本實(shí)施例中，第二距離閾值Td2取5，第二高差閾值H2取3。

(2b)重復(fù)子步驟(2a)直至棧Q為空，此時，點(diǎn)集C中點(diǎn)即構(gòu)成一個連通區(qū)域，該連通區(qū)域內(nèi)點(diǎn)標(biāo)記為label。

(2c)獲取該連通區(qū)域的矩形范圍，計(jì)算對角線長度，若對角線長度滿足長度閾值，則認(rèn)為該連通區(qū)域是電力線和電力塔點(diǎn)云。長度閾值根據(jù)所處理電力線的長度進(jìn)行取值，其取值一般應(yīng)大于100。

(3)令label+1，重復(fù)步驟(2)，直至數(shù)據(jù)集B中所有點(diǎn)均被處理，這樣就可以得到剩余點(diǎn)云中的電力線點(diǎn)云和電力塔點(diǎn)云。

二、電力塔點(diǎn)云的提取與定位

基于上述流程可以從原始點(diǎn)云中提取出整個線路上的電力線和電力塔點(diǎn)云，而從中提取出每相鄰兩基塔間的導(dǎo)線段是電力懸線識別和重建的基礎(chǔ)。本發(fā)明根據(jù)電力塔坐標(biāo)對電力線點(diǎn)云進(jìn)行分段，而電力塔的坐標(biāo)是從點(diǎn)云中計(jì)算得到。本方法流程見圖3。

2.1對電力線和電力塔點(diǎn)云進(jìn)行張量分析，提取潛在電力塔點(diǎn)云。

根據(jù)電力線點(diǎn)在局部區(qū)域內(nèi)的高程基本相同，而電力塔點(diǎn)在局部區(qū)域內(nèi)高程變化大的特點(diǎn)，采用張量分析的方法從步驟一提取的電力線和電力塔點(diǎn)云中進(jìn)一步提取潛在電力塔點(diǎn)云。

對步驟一提取的電力線和電力塔點(diǎn)云建立k-d樹，對k-d樹中各數(shù)據(jù)點(diǎn)p，分別計(jì)算以p為中心的m個鄰近點(diǎn)的對稱張量矩陣T，如下：

式(1)中：

上述，(x_j,y_j,z_j)為m個鄰近點(diǎn)中第j個鄰近點(diǎn)的三維坐標(biāo)，(x_p,y_p,z_p)為數(shù)據(jù)點(diǎn)p的三維坐標(biāo)。

m根據(jù)需求進(jìn)行取值，一般m取值大，精度高，但計(jì)算量也大。一般情況，m取20即可基本反映鄰域特征。

對稱張量矩陣T通過擬合以p為中心的m鄰域點(diǎn)的誤差橢球?qū)點(diǎn)的幾何特性進(jìn)行描述，其中，m_xx描述鄰域點(diǎn)在X方向的擬合誤差，m_yy描述鄰域點(diǎn)在Y方向的擬合誤差，m_zz描述鄰域點(diǎn)在Z方向的擬合誤差。根據(jù)電力線在Z方向擬合誤差較小、在X和Y方向上擬合誤差大，而電力塔在Z方向擬合誤差較大、在X和Y方向上擬合誤差小的特點(diǎn)，即可提取潛在電力塔點(diǎn)。提取潛在電力塔點(diǎn)時，只需計(jì)算各數(shù)據(jù)點(diǎn)的m_xx、m_yy和m_zz，m_zz大于m_xx和m_yy的數(shù)據(jù)點(diǎn)即潛在電力塔點(diǎn)。

2.2對潛在電力塔點(diǎn)云進(jìn)行空間分割獲取電力塔點(diǎn)云，剔除電力塔點(diǎn)云得電力線點(diǎn)云。

采用種子填充法以第三距離閾值Td3對潛在電力塔點(diǎn)云進(jìn)行空間分割，得到多個可能的電力塔連通區(qū)域，高差大于第三高差閾值H3的連通區(qū)域則認(rèn)為是電力塔連通區(qū)域?？臻g分割即從潛在電力塔點(diǎn)云中分割出高度長度與電力塔匹配的連通區(qū)域，所以第三距離閾值Td3根據(jù)電力塔長度進(jìn)行取值，第三高差閾值H3根據(jù)電力塔高度進(jìn)行取值。本實(shí)施例中，第三距離閾值Td3取為10米，第三高差閾值H3取為5米。

空間分割所提取的電力塔點(diǎn)云并不完整，還需要根據(jù)電力塔平面中心坐標(biāo)提取完整的電力塔點(diǎn)云。

根據(jù)電力塔平面中心坐標(biāo)提取完整的電力塔點(diǎn)云具體為：

獲取各電力塔連通區(qū)域的數(shù)據(jù)范圍參數(shù)，數(shù)據(jù)范圍參數(shù)包括(X_min,Y_min)和(X_max,Y_max)，X_min和X_max分別表示電力塔連通區(qū)域中點(diǎn)橫坐標(biāo)的最小值和最大值，Y_min和Y_max分別表示電力塔連通區(qū)域中點(diǎn)縱坐標(biāo)的最小值和最大值，計(jì)算電力塔平面中心的坐標(biāo)(X,Y)：

在步驟一所得的電力線點(diǎn)電力塔點(diǎn)云中，以電力塔平面中心坐標(biāo)(X,Y)為圓心，預(yù)設(shè)半徑的圓形范圍內(nèi)點(diǎn)云即電力塔點(diǎn)云。預(yù)設(shè)半徑一般設(shè)為電力塔最大長度的一半，本實(shí)施例中，預(yù)設(shè)半徑取8米。

對各電力塔連通區(qū)域分別執(zhí)行上述步驟，即可獲得完整的電力塔點(diǎn)云。

三、單相電力線的提取與擬合。

采用種子填充算法對電力線點(diǎn)云進(jìn)行空間分割，得到各相電力線點(diǎn)云。本步驟在進(jìn)行空間分割時，所設(shè)置的第四距離閾值Td4和第四高差閾值H4要確保能區(qū)分電力線點(diǎn)云中任意兩條電力線，一般情況下，第四距離閾值Td4取5，第四高差閾值H4取3。當(dāng)電力線附近存在連續(xù)噪聲時，采用空間分割的方法會將噪聲錯分為電力線點(diǎn)，因此需要將噪聲點(diǎn)剔除以減小擬合誤差，采用二維RANSAC對各相電力線點(diǎn)云進(jìn)行直線檢測以剔除噪聲點(diǎn)，流程見圖4。

隨機(jī)一致性檢測(RANSAC)是用迭代的方法從包含大量異常點(diǎn)的數(shù)據(jù)中確定數(shù)學(xué)模型的最優(yōu)參數(shù)，所以也可以用來檢測異常點(diǎn)的存在。本步驟采用隨機(jī)一致性檢測來檢測噪聲點(diǎn)。

本步驟具體為：

對各相電力線點(diǎn)云分別進(jìn)行如下步驟：

(1)從該相電力線點(diǎn)云中隨機(jī)產(chǎn)生兩個點(diǎn)；

(2)計(jì)算兩點(diǎn)在XOY水平面上的直線方程，統(tǒng)計(jì)到該直線距離小于第四距離閾值Td4的點(diǎn)數(shù)；

(3)重復(fù)步驟(1)～(2)，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)iter_num；

(4)取統(tǒng)計(jì)點(diǎn)數(shù)最多的直線方程為該相電力線點(diǎn)云的平面直線方程，到該平面直線方程距離小于第四距離閾值Td4的所有點(diǎn)均為該相電力線點(diǎn)，其他點(diǎn)為異常點(diǎn)，即噪聲點(diǎn)，剔除噪聲點(diǎn)。

四、多分裂導(dǎo)線的自動提取和精細(xì)建模

多分裂導(dǎo)線的精細(xì)建模是基于單相導(dǎo)線進(jìn)行三維重建，是本發(fā)明核心內(nèi)容，流程見圖5。

本步驟具體流程如下：

對步驟三提取的各相電力線點(diǎn)云分別進(jìn)行如下步驟：

(1)對該相電力線點(diǎn)云進(jìn)行擬合，計(jì)算擬合殘差，若殘差小于殘差閾值Tm，則該相電力線點(diǎn)云為單相地線點(diǎn)云，執(zhí)行步驟(2)；否則為多分裂的單相導(dǎo)線點(diǎn)云，執(zhí)行步驟(3)。殘差計(jì)算過程中，將誤差大于三倍殘差閾值Tm的點(diǎn)作為粗差點(diǎn)剔除。本發(fā)明中，殘差閾值Tm的設(shè)值與點(diǎn)云質(zhì)量有關(guān)，點(diǎn)云質(zhì)量較好時，殘差閾值設(shè)置為較小值；點(diǎn)云質(zhì)量較差時，殘差閾值設(shè)置為較大值。一般情況下殘差閾值Tm取0.2。

(2)采用RANSAC法對單相地線點(diǎn)云進(jìn)行懸鏈線擬合。

(3)基于二分法從單相導(dǎo)線點(diǎn)云中提取分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云，并采用RANSAC法對分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云進(jìn)行懸鏈線擬合。

將單相導(dǎo)線點(diǎn)云L投影到XOZ豎直面上，將投影等分為若干導(dǎo)線段。當(dāng)導(dǎo)線段長度較小時，可認(rèn)為直線。用最小二乘法對每段導(dǎo)線段分別進(jìn)行線性擬合，得到直線方程Ax+Bz+C＝0，對該導(dǎo)線段上所有點(diǎn)(x_k,z_k)分別計(jì)算：

式(4)中，(x_k,z_k)表示導(dǎo)線段上第k個點(diǎn)。

預(yù)設(shè)距離閾值DIS，若d>DIS，則認(rèn)為該點(diǎn)位于該單相導(dǎo)線點(diǎn)云L的上部分，記為上分裂子導(dǎo)線點(diǎn)；若d<-DIS，則認(rèn)為該點(diǎn)位于該單相導(dǎo)線點(diǎn)云L的下部分，記為下分裂子導(dǎo)線點(diǎn)；若d介于-DIS～DIS間，則認(rèn)為該點(diǎn)位于該單相導(dǎo)線點(diǎn)云L的中部分，記為中分裂子導(dǎo)線點(diǎn)。

DIS≥0，其值根據(jù)多分裂導(dǎo)線規(guī)格設(shè)置，一般為兩根最鄰近分裂子導(dǎo)線距離的一半，特別的，對二、四分裂電力線直接設(shè)置DIS＝0即可。

對各導(dǎo)線段全部劃分完后，得到單相導(dǎo)線點(diǎn)云L的上分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(0)、中分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(1)和下分裂導(dǎo)線點(diǎn)云S(2)。分別判斷各分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)(s＝0、1、2)中點(diǎn)數(shù)是否大于點(diǎn)數(shù)閾值NUM，點(diǎn)數(shù)閾值NUM用來判斷粗差點(diǎn)。一般來說，一根分裂子導(dǎo)線上點(diǎn)數(shù)至少大于200，所以本實(shí)施例中，NUM設(shè)置為200。若不大于NUM，則將該分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)作為粗差點(diǎn)剔除；否則對該分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)進(jìn)行基于RANSAC的懸鏈線擬合并計(jì)算殘差；若殘差小于殘差閾值Tm，則認(rèn)為是該分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)中僅包含一根分裂子導(dǎo)線，直接輸出懸鏈線擬合結(jié)果；若不小于殘差閾值，則認(rèn)為該分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)中任然包含多根分裂子導(dǎo)線，對該分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)繼續(xù)執(zhí)行如下步驟(a)～(b)：

(a)將分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)整體投影到XOY水平面上，根據(jù)最小二乘原理對投影進(jìn)行線性擬合，得到直線方程ax+by+c＝0，對該分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)中所有點(diǎn)(x'_k,y'_k)分別計(jì)算：

若t>DIS，則認(rèn)為該點(diǎn)位于該分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)的左部分，記為左分裂子導(dǎo)線點(diǎn)；若t<-DIS，則認(rèn)為該點(diǎn)位于該分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)的右部分，記為右分裂子導(dǎo)線點(diǎn)；若t介于-DIS～DIS之間，則認(rèn)為該點(diǎn)位于該分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)的中間部分，記為中分裂子導(dǎo)線點(diǎn)。

將該分裂導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)全部劃分完后，得到S(s)的左分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(0)、中分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(1)和右分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(2)。分別判斷各分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(u)(u＝0、1、2)上點(diǎn)數(shù)是否大于點(diǎn)數(shù)閾值NUM，若大于，對該分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(u)進(jìn)行基于RANSAC的懸鏈線擬合并計(jì)算殘差，輸出懸鏈線擬合結(jié)果，將殘差作為精度評定結(jié)果；否則，將該分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云T(u)作為粗差點(diǎn)剔除。

(b)重復(fù)步驟(a)，直至單相導(dǎo)線點(diǎn)云L中各分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(s)均被處理。

(4)重復(fù)步驟(1)～(3)，直至各相電力線點(diǎn)云均被處理。

下面將結(jié)合實(shí)施例進(jìn)一步說明本步驟。

對二分裂導(dǎo)線，將各相導(dǎo)線點(diǎn)云投影XOZ豎直面，并分段進(jìn)行線性擬合。將每相導(dǎo)線點(diǎn)云分為上分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(0)和下分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(2)，對S(0)和S(2)分別進(jìn)行基于RANSAC的懸鏈線擬合并進(jìn)行誤差分析，由于兩個分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云均僅包含一根分裂子導(dǎo)線，進(jìn)行誤差分析時殘差小于殘差閾值，因此直接輸出S(0)和S(2)的懸鏈線擬合結(jié)果。

對四分裂導(dǎo)線，將各相導(dǎo)線點(diǎn)云投影到XOZ豎直面，并分段進(jìn)行線性擬合，將每相導(dǎo)線點(diǎn)云分為上分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(0)和下分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云S(2)。對S(0)和S(2)分別進(jìn)行懸鏈線擬合并進(jìn)行誤差分析，由于兩個分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云中均包含兩根分裂子導(dǎo)線，進(jìn)行誤差分析時殘差大于殘差閾值，需繼續(xù)將兩個分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云整體投影到XOY水平面上并整體擬合，將兩個分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云均劃分為左分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云和右分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云，此時，所劃分的左分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云和右分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云中均僅包含一根分裂子導(dǎo)線，對左分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云和右分裂子導(dǎo)線點(diǎn)云分別進(jìn)行基于RANSAC的懸鏈線擬合并計(jì)算殘差。