CN103412296B - 无序激光点云数据中自动提取电力塔方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了无序激光点云数据中自动提取电力塔方法，包括：采用机载激光雷达航拍电力巡线，获得电力巡线的激光点云数据，将获得的激光点云数据网格化，生成电力巡线的高程值影像，所述的电力巡线包括电力塔、电力线以及潜在危险地物；高程值影像的二值化；对高程值影像的腐蚀、膨胀，然后扫描获得的影像，对所有黑点进行K均值聚类，得到不同地物的聚类，这里的地物包括潜在危险地物和不危险地物，K的取值通过目视判断电力塔和地物个数的方法由人工输入；最后对步骤五获得的聚类结果进行影像点的点数进行统计，若点数大于阈值，则相应的影像视为电力塔，反之则视为潜在危险地物，从而实现电力塔的自动提取。

Description

无序激光点云数据中自动提取电力塔方法
技术领域
本发明属于电力巡线领域中电力设备的提取方法，具体是指无序激光点云数据中自动提取电力塔方法。
背景技术
电力塔是高压输电、变电的重要装置，用于实现电力资源的大范围与远距离供给，是国家经济建设中的重要基础设备。要保证高效电力传输和安全的能源供给，必须实时和准确地掌握、监控电力塔线设施的当前状况，建立完备的预警和应急响应机制。因此，电力塔的检测和建模成为解决此问题的重要保障。在此基础上，开展电力设施周边的场景分析，如：其他类别人工设施的检测，高、低矮植被的分布分析，周围情况的地形、地貌分析等，其结果也会对电力安全传输、传输线路设计、架设地址选取等问题的解决产生决定性的作用。然而，在电力塔线检测、建模问题上，传统的摄影测量与遥感手段需要消耗大量的人力和财力；制作周期很长，制作过程单调，得到的效果不够理想。近年来，随着数据采集技术的发展，特别是机载激光雷达系统(lightdetectionandrangingsystem，简称LiDAR)的发展，为新的经济、高效、准确的地物检测及建模方法提供了重要支持。
机载LiDAR作为一种新型的主动式传感器，集激光雷达、POS系统与控制系统于一体，可快速获取高密度和高精度的点云数据，能够直接通过点云生成高精度的数字表面模型。机载LiDAR系统较传统数据获取手段具有诸多优点，为电力塔的提取和建模提供了可能。但针对机载LiDAR数据进行电力塔提取和建模的研究成果还十分有限。韩文军提出了一种基于机载LiDAR点云数据的电力塔建模方法。该方法在提取电力线的基础上，通过对电力线对间连接点的提取来定位电力塔，然后在电力塔数据空间内建立二值化的三维格网结构，利用三维线跟踪算法重建三维电力塔结构。
激光雷达系统在国外电网维护中已经得到了广泛的应用，在国内电力线路设计中已有应用，用于电网维护尚处于探索阶段。随着LiDAR技术的不断发展和在国内的普及。采用LiDAR技术进行电力巡线将逐步在这一领域发挥重要作用。研究LiDAR点云数据中电力塔提取技术，对于电力巡线工作有着极其重要的现实意义，如何从大量无序的激光点云数据中提取电力塔是解决电力巡线的一项关键工作。
发明内容
本发明的目的是提供无序激光点云数据中自动提取电力塔方法，该方法能够提取电力塔。
本发明的上述目的通过如下技术方案来实现的：无序激光点云数据中自动提取电力塔方法，该方法包括如下步骤：
一、采用机载激光雷达航拍电力巡线，获得电力巡线的激光点云数据，将获得的激光点云数据网格化，生成电力巡线的高程值影像，所述的电力巡线包括电力塔、电力线以及潜在危险地物；
二、高程值影像的二值化：逐点扫描步骤一获得的高程值影像，若该点灰度不为零，则为黑色，若该点灰度为零，则为白色；
三、腐蚀：对步骤二获得的影像进行多次腐蚀运算，直至电力线完全消除；
四、膨胀：对步骤三获得的影像进行多次膨胀运算，直到恢复电力塔和潜在危险地物的边界；
五、扫描步骤四获得的影像，对所有黑点进行K均值聚类，得到不同地物的聚类，这里的地物包括潜在危险地物和不危险地物，K的取值通过目视判断电力塔和地物个数的方法由人工输入；
六、对步骤五获得的聚类结果进行影像点的点数进行统计，若点数大于设定阈值范围80～120点，则相应的影像视为电力塔，反之则视为潜在危险地物，从而实现电力塔的自动提取。
本发明中，所述步骤三中利用结构原色对步骤二获得的影像进行多次腐蚀运算
本发明针对激光点云电力塔提取，设计出一种提取算法，该算法首先将点云数据规格格网化，生成类似数字图像的高程影像图，然后通过腐蚀运算消除电力线，再用膨胀运算得到连通区域，然后用K均值聚类得到各连通区域的点群，最后通过面积大小来区分电塔和潜在危险地物。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
图1为本发明的流程图；
图2为本发明腐蚀结构元素；
图3为本发明膨胀结构元素；
图4为本发明电力塔提取结果。
具体实施方式
本发明的无序激光点云数据中自动提取电力塔方法，首先将激光点云数据规格格网化，生成类似数字图像的高程影像图。高程值影像上电力线对应的线段一般只有几个像素宽，而电塔和潜在危险地物为聚集点群，数学形态学中的腐蚀运算具有消除物体边界的作用，因此可以先通过腐蚀运算消除电力线，再用膨胀运算得到连通区域，然后用K均值聚类得到各连通区域的点群，最后通过面积大小来区分电塔和潜在危险地物。具体流程如图1所示。
高程值影像上电力线对应的线段一般只有几个像素宽，而电塔和潜在危险地物为聚集点群，数学形态学中的腐蚀运算具有消除物体边界的作用，因此可以先通过腐蚀运算消除电力线，再用膨胀运算得到连通区域，然后用K均值聚类得到各连通区域的点群，最后通过面积大小来区分电塔和潜在危险地物。
本发明的无序激光点云数据中自动提取电力塔方法，该方法包括如下步骤：
一、采用机载激光雷达航拍电力巡线，获得电力巡线的激光点云数据，将此激光点云数据输入处理系统，将获得的激光点云数据网格化，生成电力巡线的高程值影像，所述的电力巡线包括电力塔、电力线以及潜在危险地物；
二、高程值影像的二值化：逐点扫描步骤一获得的高程值影像，若该点灰度不为零，则为黑色，若该点灰度为零，则为白色；
三、腐蚀：利用结构原色对步骤二获得的影像进行多次腐蚀运算，直至电力线完全消除；如图2所示，对步骤二中得到的二值化影像采用结构元素大小为3×3的模板进行形态学腐蚀运算。由于一次腐蚀并不能完全消除电力线，故需对二值化影像进行多次腐蚀运算，直至电力线完全消除。
四、膨胀：对步骤三获得的影像进行多次膨胀运算，直到恢复电力塔和潜在危险地物的边界；如图3所示，对步骤三的基础上采用结构元素大小为3×3的模板进行形态学膨胀运算。由于一次膨胀并不能完全恢复电塔和潜在危险地物的边界，故需对二值化影像多次膨胀运算，直到基本恢复电塔和潜在危险地物的边界。
五、扫描步骤四获得的影像，对所有黑点进行K均值聚类，得到不同地物的聚类，这里的地物包括潜在危险地物和不危险地物，K的取值通过目视判断电力塔和地物个数的方法由人工输入；
六、对步骤五获得的聚类结果进行影像点的点数进行统计，若点数大于设定阈值范围80～120点，则相应的影像视为电力塔，反之则视为潜在危险地物，从而实现电力塔的自动提取。结果如图4所示。
本发明的上述实施例并不是对本发明保护范围的限定，本发明的实施方式不限于此，凡此种种根据本发明的上述内容，按照本领域的普通技术知识和惯用手段，在不脱离本发明上述基本技术思想前提下，对本发明上述结构做出的其它多种形式的修改、替换或变更，均应落在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.无序激光点云数据中自动提取电力塔方法，该方法包括如下步骤：
一、采用机载激光雷达航拍电力巡线，获得电力巡线的激光点云数据，将获得的激光点云数据网格化，生成电力巡线的高程值影像，所述的电力巡线包括电力塔、电力线以及潜在危险地物；
二、高程值影像的二值化：逐点扫描步骤一获得的高程值影像，若该点灰度不为零，则为黑色，若该点灰度为零，则为白色；
三、腐蚀：对步骤二获得的影像进行多次腐蚀运算，直至电力线完全消除；
四、膨胀：对步骤三获得的影像进行多次膨胀运算，直到恢复电力塔和潜在危险地物的边界；
五、扫描步骤四获得的影像，对所有黑点进行K均值聚类，得到不同地物的聚类，这里的地物包括潜在危险地物和不危险地物，K的取值通过目视判断电力塔和地物个数的方法由人工输入；
六、对步骤五获得的聚类结果进行影像点的点数进行统计，若点数大于设定阈值范围80～120点，则相应的影像视为电力塔，反之则视为潜在危险地物，从而实现电力塔的自动提取。
2.根据权利要求1所述的无序激光点云数据中自动提取电力塔方法，其特征在于：所述步骤三中利用结构元素对步骤二获得的影像进行多次腐蚀运算。
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