CN102590823A - 一种机载lidar数据电力线快速提取及重构方法 - Google Patents
一种机载lidar数据电力线快速提取及重构方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102590823A CN102590823A CN2012100028385A CN201210002838A CN102590823A CN 102590823 A CN102590823 A CN 102590823A CN 2012100028385 A CN2012100028385 A CN 2012100028385A CN 201210002838 A CN201210002838 A CN 201210002838A CN 102590823 A CN102590823 A CN 102590823A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- line
- electric force
- cloud data
- power line
- point cloud
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种机载LIDAR数据电力线快速提取及重构方法，包括：通过机载激光雷达测量系统获取大量的激光点云数据，通过适当设置高程阈值对激光点云数据进行滤波，剔除非电力线形成的点云数据；在点云数据滤波完成后，根据电塔两边点云密度变化特点对电塔进行剔除；对电力线的点云数据采用直方图统计分析法统计每层电力线的点数，进行电力线的分层，然后对同一层中的电力线进行拟合，从而分离出单根电力线上的点云数据；利用悬链线方程，对电力线进行拟合，估算出悬链线方程参数，最终实现电力线的矢量化。本发明可能快速实现多个跨度间的电力线自动提取和电塔提取，提取效率很高，可以用于电力部门进行输电线路安全巡检，大大提高输电线巡检效率。
Description
技术领域
本发明涉及测绘技术领域，更具体地，涉及一种机载LIDAR数据电力线快速提取及重构方法。
背景技术
当前直升机巡线技术的空间定位量测精度不高，而直升机搭载LIDAR(激光雷达)系统正好能较好解决这个问题。机载LIDAR系统可以获取航空数码影像和激光点云数据，数据经过处理可以对输电线走廊地物进行安全故障检测。目前国外已经将激光雷达系统用于电网的勘测设计和维护，我国则处于起步阶段。
激光雷达技术检测电力线，关键是电力线的识别和重构。目前已有学者对此进行研究并取得了一定成果，但是他们大都只能检测单个跨度间的电力线，不能实现多个跨度间电力线自动提取。如Robert A在“从机载LIDAR数据中提取传输线”(MCLAUHLIN R A，ExtractingTransmission Lines From Airborne LIDAR Data，IEEE Geoscience andRemote Sensing Letters，vol.3，2006.pp：222-226)利用悬链线方程对单个跨度内的电力线数据建立局部仿射模型，该方法提取率只有72.1％。Thomas Melzer在“从ALS点云中对电力线的提取和建模”(THOMASM，CHRISTIAN B，″Extraction and Modeling of Power Lines From ALSPoint Clouds″，IEEEE，2004)利用悬链线方程做为假设模型，任意选择数据点子集为初始点集，通过RANSAC方法识别单根电力线。该算法初始模型选择很关键。如果选择的不是同一根电力线上的点云，就要重新选取，影响提取速度。同时，该算法要重复计算点到假设模型的距离，计算量比较大。Y.Jwa(JWA Y，SOHN G，KIM H.，AUTOMATIC 3D POWERLINERECONSTRUCTION USING AIRBORNE LIDARDATA.IAPRS，Vol.XXXVIII，2009.pp：105-110.)提出了利用VPLD方法提取电力线，他的基本思想是利用悬链线方程在小立方体内分段拟合电力线参数，比较当前立方体内拟合的电力线参数与上一个立方体内参数的变化，判断是否属于同一根电力线。该方法提取率达到93.8％，但是对于点云稀疏的数据不适用。芬兰Terrasolid软件中的电力线检测模块，能实现电力线的检测和到地物点距离量测，但是不能跨越多个跨度间电力线检测。
可见，在现有技术中的电力线提取技术上，目前还没有比较好的方法能自动识别电力线并且能实现多个跨度间的电力线提取。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明的目的是要解决从机载LIDAR点云数据中提取电力线及电塔，并对电力线进行三维重构，实现输电线走廊中多个跨度间电力线的自动提取和拟合。
为了实现上述目的，本发明提供了一种机载LIDAR数据电力线快速提取及重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，通过机载激光雷达测量系统获取大量的激光点云数据，其中包括非电力线形成的点云数据；利用非电力线与电力线在高度上的间距，通过适当设置高程阈值对激光点云数据进行滤波，剔除非电力线形成的点云数据；
步骤2，在点云数据滤波完成后，针对电力线候选点云数据中仍包含的电塔数据，根据电塔两边点云密度变化特点对电塔进行剔除；
步骤3，从电力线的点云数据采用直方图统计分析法统计每层电力线的点数，进行电力线的分层，然后对同一层中的电力线进行拟合，从而分离出单根电力线上的点云数据；
步骤4，利用悬链线方程，对电力线进行拟合，估算出悬链线方程参数，最终实现电力线的矢量化。
优选地，所述步骤3中根据电力线在二维平面的投影为直线，判断电力线的走向，从而实现多个跨度间电力线的提取。
优选地，所述步骤4具体包括：根据悬链线方程y＝kcosh(x/k)-k建立导线模型，利用最小二乘原理估算模型参数，实现电力线的拟合；其中k＝g/ρ，ρ是电力线的水平应力，g是电力线的比载。
本发明可以弥补已有算法中只能进行单个跨度电力线提取的缺陷，能快速实现多个跨度间的电力线自动提取和电塔提取，并且对于稀疏的点云数据也能够提取，提取效率很高。本发明可以用于电力部门进行输电线路安全巡检，可以量测导线到树木、建筑物的距离，判断输电线走廊周围地物到导线的距离是否符合安全距离要求，一旦超出安全范围，电力部门可以采取措施避免事故发生，大大提高输电线巡检效率。
附图说明
图1是本发明实施例的电力线提取和重构流程图；
图2是本发明实施例中原始激光雷达点云数据示意图；
图3是本发明实施例中去除地面点数据结果图；
图4是本发明实施例中去除电塔结果图；
图5是本发明实施例中电力线矢量化效果图；
图6是本发明实施例中电力线矢量线与电塔叠加效果图；
图7是本发明实施例中电力线矢量线与点云叠加效果图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施方式并配合附图详予说明。
从机载LIDAR(激光雷达)数据中提取和重构电力线的具体流程图如图1所示。电力线首先要解决从大量原始激光点云中分离电力线点云的问题，即分离出非电力线点云数据(如图1所示的地面点、植被和建筑物等)和电力线数据两大部分，并且，从电力线的候选点云中剔除电塔。其次，根据电力线的空间特征，判断电力线的走向，从电力线数据点中识别出单根电力线数据。最后，对电力线数据矢量化，进行三维重构，恢复电力线的空间特性。
下面对本发明各步骤做进一步详细介绍：
1.点云数据滤波
机载LIDAR(激光雷达)系统获取海量的点云数据，一般包括地面点、建筑物、植被、河流等地物点。图2是原始激光雷达点云数据示意图。这些地物影响电力线的提取，尤其是大量的地面点，所以在提取电力线之前，首先要对海量激光点云数据进行滤波。通常电力线架设在10-50米高空，树木比电力线低很多。所以利用高程直方图统计的方法剔除地面点，对不同的数据设置合适的高程阈值，能快速有效地剔除地面点和低矮树木。图3是去除地面点数据后的结果图。如果输电线走廊跨越复杂山区，在利用该方法之前要对数据构建nDSM(正规化数字地表高程模型)，消除地形影响。
2.电塔剔除
为了实现多个跨度间电力线的自动提取，要对电塔进行剔除。沿着输电线路的走向，统计电塔两边点云密度的变化，剔除电塔，附图4是剔除电塔数据后的结果图。
3.单根电力线的识别
从电力线的空间分布来看，电力线由下向上分为3-4层电力线，每层中的单根电力线在局部空间范围内又是独立的。所以本发明根据这个特点，对电力线进行分离。由于周围地物分布以及地势起伏的原因，实际的电力线路并不是沿着一个方向分布，所以根据电力线在二维平面投影为直线，判断出电力线的大致走向，实现多个跨度间电力线的提取。利用直方图统计分析法统计每层中电力线的点数，进行电力线的分层，然后对同一层中的电力线进行拟合，进一步分离出单根电力线。
4.电力线重构
电力线由于受重力影响，呈现抛物线形态。根据已有的悬链线方程，如公式(1)，建立导线模型，利用最小二乘原理估算模型参数，实现电力线的拟合。
y＝kcosh(x/k)-k 其中k＝g/ρ；公式(1)
式中ρ-水平应力(即导线最低点应力)；
g-导线的比载；
5.机载LIDAR点云数据中快速自动提取电力线的实验验证：
为了验证本发明提出的从机载LIDAR点云数据中快速自动提取电力线的可行性和适用性，实验以图2所示原始数据为实验数据，如附图2所示，该数据是有5个电塔的机载LIDAR数据，电塔架在凸凹不平的陡坡处，周围有低矮的树木，平均点云密度1.24个/m2。根据上述流程，对该数据处理耗时9.94秒，完成电力线的检测，附图5是本发明实施例最终实现的电力线矢量线，附图6是实现的电力线和电塔的匹配，附图7是电力线矢量线与点云数据的重叠，从该图中可以看出电力线矢量线与点云数据是完全重合的，电力线的拟合精度非常高。
从上面的实验果可知，本发明提出的方法取得了理想的电力线提取效果，并且提取速度很快，电力线提取精度达到100％，即使比较稀疏的点云数据也能够提取出来，实现了电力线的自动快速提取，可以满足电力线巡检对速度和提取率的要求。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，例如对城市供水设施、燃气设施、交通设施的巡检装备和系统等，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (3)
1.一种机载LIDAR数据电力线快速提取及重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，通过机载激光雷达测量系统获取大量的激光点云数据，其中包括非电力线形成的点云数据；利用非电力线与电力线在高度上的间距，通过适当设置高程阈值对激光点云数据进行滤波，剔除非电力线形成的点云数据；
步骤2，在点云数据滤波完成后，针对电力线候选点云数据中仍包含的电塔数据，根据电塔两边点云密度变化特点对电塔进行剔除；
步骤3，从电力线的点云数据采用直方图统计分析法统计每层电力线的点数，进行电力线的分层，然后对同一层中的电力线进行拟合，从而分离出单根电力线上的点云数据；
步骤4，利用悬链线方程，对电力线进行拟合，估算出悬链线方程参数，最终实现电力线的矢量化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中根据电力线在二维平面的投影为直线，判断电力线的走向，从而实现多个跨度间电力线的提取。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：根据悬链线方程y＝kcosh(x/k)-k建立导线模型，利用最小二乘原理估算模型参数，实现电力线的拟合；其中k＝g/ρ，ρ是电力线的水平应力，g是电力线的比载。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210002838.5A CN102590823B (zh) | 2012-01-06 | 2012-01-06 | 一种机载lidar数据电力线快速提取及重构方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210002838.5A CN102590823B (zh) | 2012-01-06 | 2012-01-06 | 一种机载lidar数据电力线快速提取及重构方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN102590823A true CN102590823A (zh) | 2012-07-18 |
| CN102590823B CN102590823B (zh) | 2014-05-07 |
Family
ID=46479734
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201210002838.5A Expired - Fee Related CN102590823B (zh) | 2012-01-06 | 2012-01-06 | 一种机载lidar数据电力线快速提取及重构方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN102590823B (zh) |
Cited By (38)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102981154A (zh) * | 2012-12-05 | 2013-03-20 | 西安电子工程研究所 | 一种高压线链点及整链的航迹处理方法 |
| CN103412296A (zh) * | 2013-06-28 | 2013-11-27 | 广东电网公司电力科学研究院 | 无序激光点云数据中自动提取电力塔方法 |
| CN103413133A (zh) * | 2013-06-28 | 2013-11-27 | 广东电网公司电力科学研究院 | 无序激光点云数据中自动提取电力线方法 |
| CN103473734A (zh) * | 2013-09-16 | 2013-12-25 | 南京大学 | 一种基于车载LiDAR数据的电力线提取与拟合方法 |
| CN103779808A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-05-07 | 国家电网公司 | 基于LiDAR的输电线路智能巡检系统 |
| CN104020475A (zh) * | 2014-06-20 | 2014-09-03 | 西安煤航信息产业有限公司 | 一种基于机载LiDAR数据的电力线提取及建模方法 |
| CN104049245A (zh) * | 2014-06-13 | 2014-09-17 | 中原智慧城市设计研究院有限公司 | 基于LiDAR点云空间差异分析的城市建筑物变化检测方法 |
| CN104122560A (zh) * | 2014-07-11 | 2014-10-29 | 国家电网公司 | 一种输电线路广域冰情监测方法 |
| CN104484882A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-04-01 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法 |
| CN105184250A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-12-23 | 哈尔滨工业大学 | 一种电力走廊机载LiDAR点云数据的地物分类方法 |
| CN106354960A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-25 | 中测新图(北京)遥感技术有限责任公司 | 一种基于航拍影像的电力线模型获取方法及装置 |
| CN106526610A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-03-22 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于无人机激光点云的电塔自动定位方法及装置 |
| CN106709946A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-05-24 | 武汉大学 | 基于LiDAR点云的多分裂导线自动提取与精细建模方法 |
| CN106772424A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-05-31 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 一种交跨线确定方法和装置 |
| CN106897686A (zh) * | 2017-02-19 | 2017-06-27 | 北京林业大学 | 一种机载lidar电力巡检点云分类方法 |
| CN107767389A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-03-06 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于机载激光点云数据的输电线自动提取方法 |
| CN107767366A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-03-06 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 一种输电线路拟合方法及装置 |
| CN108037514A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-05-15 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 一种使用激光点云进行树障安全检测方法 |
| CN108061901A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-22 | 国家电网公司 | 基于机载激光雷达点云数据重建3d电力线模型的方法 |
| CN108562885A (zh) * | 2018-03-29 | 2018-09-21 | 同济大学 | 一种高压输电线路机载LiDAR点云提取方法 |
| CN108919232A (zh) * | 2018-09-07 | 2018-11-30 | 北京数字绿土科技有限公司 | 一种输电线路危险点检测方法及装置 |
| CN109100703A (zh) * | 2018-09-07 | 2018-12-28 | 北京数字绿土科技有限公司 | 一种输电线路危险点检测方法及装置 |
| CN109254586A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-01-22 | 绵阳紫蝶科技有限公司 | 线上点与非线上点分类、电力线提取及航迹规划方法 |
| CN109492699A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-03-19 | 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 | 输电通道三维测量方法及装置 |
| CN109685769A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-26 | 北京拓维思科技有限公司 | 导线相间距调整方法和装置 |
| CN109829199A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-31 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 基于LiDAR点云的电力线快速分层提取方法 |
| CN109858571A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-06-07 | 湖南科技大学 | 基于正态分布和聚类的激光雷达点云电力线分类方法 |
| CN110060289A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-07-26 | 深圳市镭神智能系统有限公司 | 电力线提取方法和激光雷达系统、存储介质 |
| CN110688919A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-01-14 | 河南启维智能飞行科技有限公司 | 一种智能巡线故障识别方法 |
| CN110727288A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-01-24 | 昆明能讯科技有限责任公司 | 一种基于点云的电力巡检精准三维航线规划方法 |
| CN111650599A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-09-11 | 国家电网有限公司 | 基于机载激光雷达遥感技术的电力输电线信息提取及安全检测方法 |
| CN111859772A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-30 | 河南工程学院 | 基于布料模拟算法的电力线提取方法和系统 |
| CN111928782A (zh) * | 2017-07-21 | 2020-11-13 | 株式会社多田野 | 测定对象物的上表面推定方法、引导信息显示装置以及起重机 |
| CN112394743A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-02-23 | 天津航天中为数据系统科技有限公司 | 一种电力杆塔巡检航线危险点检测的方法 |
| CN112446884A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-05 | 广东电网有限责任公司肇庆供电局 | 一种激光点云中输电线的定位方法、装置及终端设备 |
| CN112630792A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-04-09 | 深圳供电局有限公司 | 一种电网输电线路工况模拟与危险点检测方法及检测系统 |
| CN114359758A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-04-15 | 广东电网有限责任公司东莞供电局 | 一种输电线的检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN114894157A (zh) * | 2022-04-13 | 2022-08-12 | 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司 | 一种基于激光点云分层的输电杆塔倾斜度计算方法及系统 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104751481B (zh) * | 2015-04-22 | 2016-06-01 | 中国测绘科学研究院 | 一种基于分层随机抽样的单档电力线LiDAR点云聚类方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080007708A1 (en) * | 2005-07-20 | 2008-01-10 | Eurocopter | Method of Detecting Suspended Filamentary Objects by Telemetry |
| US20110225212A1 (en) * | 2010-03-15 | 2011-09-15 | Eurocopter | Method and a device for flying safely at low altitude in an aircraft |
| WO2011120152A1 (en) * | 2010-03-31 | 2011-10-06 | Ambercore Software Inc. | System and method for extracting features from data having spatial coordinates |
-
2012
- 2012-01-06 CN CN201210002838.5A patent/CN102590823B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080007708A1 (en) * | 2005-07-20 | 2008-01-10 | Eurocopter | Method of Detecting Suspended Filamentary Objects by Telemetry |
| US20110225212A1 (en) * | 2010-03-15 | 2011-09-15 | Eurocopter | Method and a device for flying safely at low altitude in an aircraft |
| WO2011120152A1 (en) * | 2010-03-31 | 2011-10-06 | Ambercore Software Inc. | System and method for extracting features from data having spatial coordinates |
Cited By (57)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102981154A (zh) * | 2012-12-05 | 2013-03-20 | 西安电子工程研究所 | 一种高压线链点及整链的航迹处理方法 |
| CN103412296B (zh) * | 2013-06-28 | 2015-11-18 | 广东电网公司电力科学研究院 | 无序激光点云数据中自动提取电力塔方法 |
| CN103412296A (zh) * | 2013-06-28 | 2013-11-27 | 广东电网公司电力科学研究院 | 无序激光点云数据中自动提取电力塔方法 |
| CN103413133A (zh) * | 2013-06-28 | 2013-11-27 | 广东电网公司电力科学研究院 | 无序激光点云数据中自动提取电力线方法 |
| CN103413133B (zh) * | 2013-06-28 | 2014-10-22 | 广东电网公司电力科学研究院 | 无序激光点云数据中自动提取电力线方法 |
| CN103473734A (zh) * | 2013-09-16 | 2013-12-25 | 南京大学 | 一种基于车载LiDAR数据的电力线提取与拟合方法 |
| CN103473734B (zh) * | 2013-09-16 | 2016-09-14 | 南京大学 | 一种基于车载LiDAR数据的电力线提取与拟合方法 |
| CN103779808A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-05-07 | 国家电网公司 | 基于LiDAR的输电线路智能巡检系统 |
| CN104049245A (zh) * | 2014-06-13 | 2014-09-17 | 中原智慧城市设计研究院有限公司 | 基于LiDAR点云空间差异分析的城市建筑物变化检测方法 |
| CN104020475A (zh) * | 2014-06-20 | 2014-09-03 | 西安煤航信息产业有限公司 | 一种基于机载LiDAR数据的电力线提取及建模方法 |
| CN104122560B (zh) * | 2014-07-11 | 2017-01-25 | 国家电网公司 | 一种输电线路广域冰情监测方法 |
| CN104122560A (zh) * | 2014-07-11 | 2014-10-29 | 国家电网公司 | 一种输电线路广域冰情监测方法 |
| CN104484882A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-04-01 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于机载LiDAR数据的城市区域电力线检测方法 |
| CN105184250B (zh) * | 2015-08-31 | 2018-06-22 | 哈尔滨工业大学 | 一种电力走廊机载LiDAR点云数据的地物分类方法 |
| CN105184250A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-12-23 | 哈尔滨工业大学 | 一种电力走廊机载LiDAR点云数据的地物分类方法 |
| CN106354960A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-25 | 中测新图(北京)遥感技术有限责任公司 | 一种基于航拍影像的电力线模型获取方法及装置 |
| CN106354960B (zh) * | 2016-08-31 | 2019-10-15 | 中测新图(北京)遥感技术有限责任公司 | 一种基于航拍影像的电力线模型获取方法及装置 |
| CN106526610A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-03-22 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于无人机激光点云的电塔自动定位方法及装置 |
| CN106526610B (zh) * | 2016-11-04 | 2019-04-09 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于无人机激光点云的电塔自动定位方法及装置 |
| CN106772424A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-05-31 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 一种交跨线确定方法和装置 |
| CN106772424B (zh) * | 2016-11-22 | 2019-04-19 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 一种交跨线确定方法和装置 |
| CN106709946A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-05-24 | 武汉大学 | 基于LiDAR点云的多分裂导线自动提取与精细建模方法 |
| CN106709946B (zh) * | 2016-12-16 | 2020-03-10 | 武汉大学 | 基于LiDAR点云的多分裂导线自动提取与精细建模方法 |
| CN106897686A (zh) * | 2017-02-19 | 2017-06-27 | 北京林业大学 | 一种机载lidar电力巡检点云分类方法 |
| CN111928782A (zh) * | 2017-07-21 | 2020-11-13 | 株式会社多田野 | 测定对象物的上表面推定方法、引导信息显示装置以及起重机 |
| CN107767366A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-03-06 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 一种输电线路拟合方法及装置 |
| CN107767389A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-03-06 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于机载激光点云数据的输电线自动提取方法 |
| CN108037514A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-05-15 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 一种使用激光点云进行树障安全检测方法 |
| CN108061901A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-05-22 | 国家电网公司 | 基于机载激光雷达点云数据重建3d电力线模型的方法 |
| CN108562885A (zh) * | 2018-03-29 | 2018-09-21 | 同济大学 | 一种高压输电线路机载LiDAR点云提取方法 |
| CN108562885B (zh) * | 2018-03-29 | 2021-12-31 | 同济大学 | 一种高压输电线路机载LiDAR点云提取方法 |
| CN108919232B (zh) * | 2018-09-07 | 2021-01-15 | 北京数字绿土科技有限公司 | 一种输电线路危险点检测方法及装置 |
| CN108919232A (zh) * | 2018-09-07 | 2018-11-30 | 北京数字绿土科技有限公司 | 一种输电线路危险点检测方法及装置 |
| CN109100703A (zh) * | 2018-09-07 | 2018-12-28 | 北京数字绿土科技有限公司 | 一种输电线路危险点检测方法及装置 |
| CN109254586A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-01-22 | 绵阳紫蝶科技有限公司 | 线上点与非线上点分类、电力线提取及航迹规划方法 |
| CN109492699A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-03-19 | 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 | 输电通道三维测量方法及装置 |
| CN109685769A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-26 | 北京拓维思科技有限公司 | 导线相间距调整方法和装置 |
| CN109829199B (zh) * | 2018-12-29 | 2021-08-03 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 基于LiDAR点云的电力线快速分层提取方法 |
| CN109829199A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-31 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 基于LiDAR点云的电力线快速分层提取方法 |
| CN109858571B (zh) * | 2019-03-12 | 2021-07-30 | 湖南科技大学 | 基于正态分布和聚类的激光雷达点云电力线分类方法 |
| CN109858571A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-06-07 | 湖南科技大学 | 基于正态分布和聚类的激光雷达点云电力线分类方法 |
| CN110060289A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-07-26 | 深圳市镭神智能系统有限公司 | 电力线提取方法和激光雷达系统、存储介质 |
| CN110060289B (zh) * | 2019-04-26 | 2021-08-17 | 深圳市镭神智能系统有限公司 | 电力线提取方法和激光雷达系统、存储介质 |
| CN110688919A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-01-14 | 河南启维智能飞行科技有限公司 | 一种智能巡线故障识别方法 |
| CN110727288A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-01-24 | 昆明能讯科技有限责任公司 | 一种基于点云的电力巡检精准三维航线规划方法 |
| CN111650599B (zh) * | 2020-05-07 | 2022-09-02 | 国家电网有限公司 | 基于机载激光雷达遥感技术的电力输电线信息提取及安全检测方法 |
| CN111650599A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-09-11 | 国家电网有限公司 | 基于机载激光雷达遥感技术的电力输电线信息提取及安全检测方法 |
| CN111859772A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-30 | 河南工程学院 | 基于布料模拟算法的电力线提取方法和系统 |
| CN111859772B (zh) * | 2020-07-07 | 2023-11-17 | 河南工程学院 | 基于布料模拟算法的电力线提取方法和系统 |
| CN112394743A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-02-23 | 天津航天中为数据系统科技有限公司 | 一种电力杆塔巡检航线危险点检测的方法 |
| CN112394743B (zh) * | 2020-10-12 | 2021-12-10 | 天津航天中为数据系统科技有限公司 | 一种电力杆塔巡检航线危险点检测的方法 |
| CN112446884A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-05 | 广东电网有限责任公司肇庆供电局 | 一种激光点云中输电线的定位方法、装置及终端设备 |
| CN112446884B (zh) * | 2020-11-27 | 2024-03-26 | 广东电网有限责任公司肇庆供电局 | 一种激光点云中输电线的定位方法、装置及终端设备 |
| CN112630792A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-04-09 | 深圳供电局有限公司 | 一种电网输电线路工况模拟与危险点检测方法及检测系统 |
| CN112630792B (zh) * | 2020-11-30 | 2024-05-28 | 深圳供电局有限公司 | 一种电网输电线路工况模拟与危险点检测方法及检测系统 |
| CN114359758A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-04-15 | 广东电网有限责任公司东莞供电局 | 一种输电线的检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN114894157A (zh) * | 2022-04-13 | 2022-08-12 | 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司 | 一种基于激光点云分层的输电杆塔倾斜度计算方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102590823B (zh) | 2014-05-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102590823B (zh) | 一种机载lidar数据电力线快速提取及重构方法 | |
| CN107392247B (zh) | 一种电力线下方地物安全距离实时检测方法 | |
| CN105184250B (zh) | 一种电力走廊机载LiDAR点云数据的地物分类方法 | |
| CN106709946B (zh) | 基于LiDAR点云的多分裂导线自动提取与精细建模方法 | |
| CN110780681B (zh) | 一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法 | |
| CN106595551B (zh) | 基于深度学习的输电线路覆冰图像中覆冰厚度检测方法 | |
| CN109376605B (zh) | 一种电力巡检图像防鸟刺故障检测方法 | |
| Jwa et al. | Automatic 3d powerline reconstruction using airborne lidar data | |
| CN101793501B (zh) | 一种基于图像的输电线覆冰状态检测方法 | |
| CN106526610B (zh) | 一种基于无人机激光点云的电塔自动定位方法及装置 | |
| CN107273902B (zh) | 一种从机载LiDAR数据自动提取电塔点云的方法 | |
| CN104865499B (zh) | 一种特高压直流输电线路区内外故障识别方法 | |
| CN102446390A (zh) | 一种对输电线路附近监控区域进行安全检测、预警的方法和系统 | |
| CN107179479B (zh) | 基于可见光图像的输电导线散股缺陷检测方法 | |
| CN104463164A (zh) | 一种基于伞骨法与冠高比的树木冠层结构信息提取方法 | |
| CN103412296B (zh) | 无序激光点云数据中自动提取电力塔方法 | |
| CN107462217A (zh) | 一种面向电力巡检任务的无人机双目视觉障碍物感知方法 | |
| CN107680102A (zh) | 一种基于空间约束的机载点云数据电力杆塔自动提取方法 | |
| CN102519846A (zh) | 基于高光谱的复合绝缘子憎水性检测方法 | |
| CN104048618A (zh) | 一种损毁建筑检测方法 | |
| CN106250835A (zh) | 基于特征识别的输电线路上的鸟巢识别方法 | |
| Shen et al. | An automatic extraction algorithm of high voltage transmission lines from airborne LIDAR point cloud data | |
| CN114187297A (zh) | 一种输电线路风偏校核方法及校核系统 | |
| CN104573650B (zh) | 一种基于滤波响应的电线检测分类方法 | |
| CN115435791A (zh) | 一种输电线路导地线点云矢量化分析的巡检航线规划方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20140507 Termination date: 20170106 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |