CN108761271A - 一种电网树障检测方法及系统 - Google Patents
一种电网树障检测方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108761271A CN108761271A CN201810296244.7A CN201810296244A CN108761271A CN 108761271 A CN108761271 A CN 108761271A CN 201810296244 A CN201810296244 A CN 201810296244A CN 108761271 A CN108761271 A CN 108761271A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- point
- orientation
- power line
- trees
- 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.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 3
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 2
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
- G01R31/086—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution networks, i.e. with interconnected conductors
Abstract
本发明提供一种电网树障检测方法及系统，包括如下步骤：获取电力走廊区域的影像；所述影像中包括多个同名点；根据影像中的同名点，获取每张影像的方位元素；根据每张影像的方位元素，利用空中三角测量方法，获取电力走廊区域对应的三维密集点云；模拟出电力走廊区域上的电力线；计算所述点云到电力线上各点的距离；将设置的电力线安全距离标准与所述距离进行比较，获取不符合安全距离的树障点。相比于现有技术，本发明的树障检测方法，操作简单、对树障的查找和缺陷分析结果精确，无需操作人员具备专业技能，也无需购买昂贵的设备，大大降低了使用成本。
Description
技术领域
本发明涉及电网巡检领域，特别是涉及一种电网树障检测方法及系统。
背景技术
架空输电电网的供电线路多处于山区，山区内面积大，树木多，巡检人员经常遇到树障问题；所谓“树障”是指威胁到供电线路安全运行的线下树冠或线路走廊内的树木，其容易造成线路跳闸，甚至使线路断裂或者杆塔倒塌，造成较大面积的停电等问题。
目前的树障的检测手段主要靠人工肉眼判断为主，巡检人员通过在地面手持激光测距判别树木与供电线路的距离，但是，由于人与树障点的测量角度和位置关系，检测结果很大可能存在较大的误差。还有一些方式是通过在无人机上搭载多线激光雷达传感器获取电力设备和地面的高精度点云，但是，机载激光雷达设备价格昂贵，大大增加了成本。
发明内容
基于此，本发明的目的在于，提供一种电网树障检测方法，其具有操作简单、对树障的查找和缺陷分析结果精确，无需操作人员具备专业技能，也无需购买昂贵的设备，大大降低了使用成本的优点。
本发明提供一种电网树障检测方法，包括如下步骤：
获取电力走廊区域的影像；所述影像中包括多个同名点；
根据影像中的同名点，获取每张影像的方位元素；
根据每张影像的方位元素，利用空中三角测量方法，获取电力走廊区域对应的三维密集点云；
模拟出电力走廊区域上的电力线；
计算所述点云到电力线上各点的距离；
将设置的电力线安全距离标准与所述距离进行比较，获取不符合安全距离的树障点。
相比于现有技术，本发明的树障检测方法，操作简单、对树障的查找和缺陷分析结果精确，无需操作人员具备专业技能，也无需购买昂贵的设备，大大降低了使用成本。
进一步地，所述根据影像中的同名点，获取每张影像的方位元素，包括如下步骤：
根据影像中的同名点，建立航带模型；
根据航带模型，计算航带模型的绝对定向；
根据航带模型的绝对定向，并通过光束法区域网平差反复迭代运算，获取每张影像的方位元素。
进一步地，所述方位元素包括内方位元素和外方位元素；所述内方位元素是指主距和像主点在像框标坐标系中的坐标，其根据影像摄影设备直接获取；所述外方位元素指影像焦点空间位置及影像相对航带偏航角、旋转角、俯仰角度数，其根据航带模型经由光束法区域网平差反复迭代计算后获取。
进一步地，获取电力走廊区域对应的密集点云，包括利用空中三角测量中的空间前方交会方法，将多个影像上的同名点进行逐像素匹配并将多余观测进行平差，进而获取电力走廊区域对应的密集点云。
进一步地，所述模拟出电力走廊区域上的电力线，包括：
获取所述密集点云中表征电力线的三个点的三维坐标；
将所述三个点的三维坐标转换为对应的二维坐标，并根据设定的斜抛物线方程，解算表征电力线二维坐标的斜抛物线；
根据所述斜抛物线和悬链线方程，模拟出电力走廊区域上的电力线。
进一步地，所述点云到电力线上各点的距离为所述点云与电力线上各点的欧式距离。
进一步地，所述点云为电力线下方区域中分别以电力线的各点为中心的设定半径范围内的扇形空间区域内的数据点。
本发明还提供一种电网树障检测系统，包括处理器，适于实现各指令；以及存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由所述处理器加载并执行：
获取电力走廊区域的影像；所述影像中包括多个同名点；
根据影像中的同名点，获取每张影像的方位元素；
根据每张影像的方位元素，利用空中三角测量方法，获取电力走廊区域对应的三维密集点云；
模拟出电力走廊区域上的电力线；
计算所述点云到电力线上各点的距离；
将设置的电力线安全距离标准与所述距离进行比较，获取不符合安全距离的树障点。
相比于现有技术，本发明的树障检测方法，操作简单、对树障的查找和缺陷分析结果精确，无需操作人员具备专业技能，也无需购买昂贵的设备，大大降低了使用成本。
为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本发明。
附图说明
图1为本发明实施例中电网树障检测方法的流程图；
图2为本发明实施例中获取方位元素的流程图；
图3为本发明实施例中空间前方交会方法的原理图；
图4为本发明实施例中模拟电力走廊区域上的电力线的流程图；
图5为本发明实施例中计算模拟电力走廊区域上的电力线的原理图。
具体实施方式
请参阅图1，其为本发明实施例中电网树障检测方法的流程图。该电网树障检测方法，包括如下步骤：
步骤S1：获取电力走廊区域影像；所述影像中包括多个同名点。
所述同名点是地面上同一个点在不同影像上的成像点。本发明的影像可通过多旋翼、小型固定翼等无人机通过普通航带往返照相获取，也可以通过运输机等大型有人机搭载高精度测绘专用仪器获取的符合摄影测量学原理的高清正射影像。为了保证后期照片同名点的解算，在影像采集过程中应按照摄影测量学的要求满足航向重叠和旁项重叠，如为了确定影像航带模型中的各个单独模型比例一致，要求相邻三张照片间存在公共点即航向重叠要求在60％以上，旁项重叠度也应达到15％～30％。同时为了保证精度最优化应同时对航带弯曲度和相片倾斜角有严格要求，已期所得结果准确可靠。
步骤S2：根据影像中的同名点，获取每张影像的方位元素。
请参阅图2，其为本发明实施例中获取方位元素的流程图。
所述计算每张影像的方位像素，具体包括如下步骤：
步骤S21：根据影像中的同名点，建立航带模型；
具体的，根据三张或以上照片间的同名点完成模型的相对定向，再根据相对定向将相邻模型间的同名点进行连接形成航带模型。如根据第一张影像和第二张影像的同名点建立初始模型，然后再加入第三张影像；根据第一张影像、第二张影像和第三张影像的相对定向，将同名点连接形成航带模型，再以该航带模型作为初始模型，加入第四张影像，以此类推，从而将获取的影像建立起航带模型，即所述航带模型为将具有同名点相对关系的连续影像进行连接后形成的模型。
步骤S23：根据航带模型，计算航带模型的绝对定向。
为获取航带模型的绝对定向，本实施例中根据航带模型，利用电力走廊区域内控制点或辅助GPS测量，计算航带模型的绝对定向，其中所述绝对定向包括航带模型的立体模型比例尺和航带模型内各点相对地面的位置信息。
步骤S24：根据航带模型的绝对定向，经光束法区域网平差反复迭代运算，获取每张影像的方位元素。
方位元素包括内方位元素和外方位元素；所述内方位元素是是指主距和像主点在像框标坐标系中的坐标，通常由影像拍摄设备的厂家提供，或者根据实际需要可对厂家的提供进行修改，无需人为计算获取，本发明是直接获取厂家提供的内方位元素。所述外方位元素指影像焦点空间位置及影像相对航带偏航角、旋转角、俯仰角度数，本发明通过光束法区域网平差获取的是外方位元素。
本发明中，根据航带模型的绝对定向，并借助已有或辅助点坐标来计算影像的外方位元素。所述光束法区域网平差是以单张像片为单元，按摄影站、像点及其相应地面点三点共线原理进行的一种区域网平差，具体的以一幅影像所组成的一束光线作为平差的基本单元，以中心投影的共线方程作为平差的基础方程，通过各个光线束在空间的旋转和平移，进行反复的迭代运算，使模型之间的公共点的光线实现最佳的交会并使整个区域最佳地纳入到已知的控制点坐标系中去，进而获取每张照片的外方位元素。
步骤S3：根据每张影像的方位元素，利用空中三角测量方法，获取电力走廊区域对应的三维密集点云。
点云技术又称为空间实景复制技术，以空间密集点表达空间表面信息，其特点是数据量大、信息丰富等特点，所述点云，为在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在逆向工程中通过测量仪器得到的产品外观表面的点数据集合。通常点数量比较少，点与点的间距也比较大，叫稀疏点云；而点数量比较大并且比较密集，叫密集点云。本发明中，采用高效先进的点云管理算法能有效降低海量数据对计算机硬件的要求，具体地，将获取的点云数据存储到其他存储器中，当需要使用时，才从其他存储器中获取显示。
请参阅图3，其为本发明实施例中空间前方交会方法的原理图。
在本实施例中，利用空中三角测量中的空间前方交会方法，将多个照片上同名像点进行逐像素匹配并将多余观测进行平差得到测区的密集点云。
S、S’分别为拍摄的两张影像，其构成立体像，所述立体像对，为两张同一地区的遥感影像，从不同角度进行拍摄，获得的具有重叠区域；则地面上任意一点A分别在S、S’两张影像的成像为a、a’，a点在S影像中的像空间辅助坐标系中的坐标分别为(X，Y，Z)，a’在S’影像中的像空间辅助坐标系中的坐标(X’，Y’，Z’)，则根据两张影像的方位元素计算像点在像空间辅助坐标系中的坐标的计算公式为：
其中x、y为S影像中的点在S影像的像空间坐标系中的投影坐标，x’、y’为S’影像中的点在S’影像的像空间坐标系中的投影坐标，f为像片主距；R1，R2分别为S、S’影像的空间旋转矩阵，是由外方位元素的多个角度构成的旋转矩阵。
由于S影像的像空间坐标系和S’影像的像空间坐标系与地面摄影测量坐标系相互平行，且摄站点、像点、地物点三点共线，进而可计算A点的地面坐标，多个点坐标的集合即为三维密集点云。其中涉及的具体计算公式如下：
XA为A点在大地坐标系中的X方向的坐标；YA为A点在大地坐标系中的Y方向的坐标；ZA为A点在大地坐标系中的Z方向的坐标，这三个坐标即为A点的地面坐标。SA为S影像距离地面A点的距离；S’A为S’影像距离地面A点的距离；ΔX，ΔY，ΔZ分别为影像S在像空间辅助坐标系中方向的坐标；ΔX′,ΔY′,ΔZ′为影像S’在像空间辅助坐标系中的坐标；N1，N2为S、S’影像的投影系数，Bx，By，Bz为摄影基线在摄影坐标系中X，Y，Z方向的分量；XS，YS，ZS为S影像在大地坐标系中的坐标；XS’，YS’，ZS’为S影像在大地坐标系中的坐标。
步骤S3：模拟出电力走廊区域上的电力线。
请同时参阅图4和图5，图4为本发明实施例中模拟电力走廊区域上的电力线的流程图；图5为本发明实施例中计算模拟电力走廊区域上的电力线的原理图。
在一个实施例中，所述模拟出电力走廊区域上的电力线，包括如下步骤：
步骤S31：获取所述密集点云中表征电力线的三个点的三维坐标。
根据摄影测量学原理，前方交会时需要选择两张或以上照片上的同名点进行空间相交才能解算出相应地物点的空间坐标，实际解算时有时因为电力线较细、拍照不清晰或特征点无法提取等各种现象，通过空中三角测量方法获取的电力走廊区域的点云中得到的电力线常常不完整甚至完全无法呈现的情况，这就要求一些人工交互将空间导线完整模拟出来。
步骤S32：将所述三个点的三维坐标转换为对应的二维坐标，并根据设定的斜抛物线方程，解算表征电力线二维坐标的斜抛物线。
将电线延其走向剖分得到电力线剖面，其在剖面的形态即为一条二维斜抛物线，该二维斜抛物线的计算公式如下：
y＝ax2+bx+c
将所述三个点的三维坐标转换为剖面坐标系中的二维坐标，并根据设定的斜抛物线方程，解算表征电力线二维坐标的斜抛物线。
步骤S32：根据斜抛物线和悬链线方程，模拟出电力走廊区域上的电力线。
请参阅图5，二维坐标与三维坐标之间的转换相当于自定义坐标系与水平投影坐标系的转换，具体的转换方程为：
Tx＝Dx×cosα+Dy×sinα
Ty＝-Dx×sinα+Dy×cosα
其中，水平投影坐标系的原点可选择为小号杆塔，X，Y方向与大地坐标系平行；Dx，Dy为获取的斜抛物线的任意一点在水平投影坐标系中的分量；自定义坐标系的原点与水平投影坐标系的原点重合，其X方向与导线平行，其根据导线的不同而不同。Tx，Ty为Dx，Dy在自定义坐标系中的坐标系的分量；α为自定义坐标系与水平投影坐标系的夹角。
步骤S4：计算所述点云到电力线上各点的距离。
在一个实施例中，所述点云到电力线上各点的距离为所述点云与电力线上各点的欧式距离。所述点云为电力线下方区域中分别以电力线的各点为中心的设定半径范围内的扇形空间区域内的数据点。
步骤S5：将设置的电力线安全距离标准与所述距离进行比较，获取不符合安全距离的树障点。
当计算到不符合电力线安全距离时，则将点云内的对应点进行标注，具体的，可根据电网规范将一定空间范围内的距离将标注的树障点进行等级标注，得到紧急缺陷、重大缺陷、一般缺陷及关注点等相关信息。根据标注的树障点等级，生成树障分析报告。
相比于现有技术，本发明的树障检测方法，操作简单、对树障的查找和缺陷分析结果精确，无需操作人员具备专业技能，也无需购买昂贵的设备，大大降低了使用成本。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种电网树障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取电力走廊区域的影像；所述影像中包括多个同名点；
根据影像中的同名点，获取每张影像的方位元素；
根据每张影像的方位元素，利用空中三角测量方法，获取电力走廊区域对应的三维密集点云；
模拟出电力走廊区域上的电力线；
计算所述点云到电力线上各点的距离；
将设置的电力线安全距离标准与所述距离进行比较，获取不符合安全距离的树障点。
2.根据权利要求1所述的电网树障检测方法，其特征在于：所述根据影像中的同名点，获取每张影像的方位元素，包括如下步骤：
根据影像中的同名点，建立航带模型；
根据航带模型，计算航带模型的绝对定向；
根据航带模型的绝对定向，并通过光束法区域网平差反复迭代运算，获取每张影像的方位元素。
3.根据权利要求2所述的电网树障检测方法，其特征在于：所述方位元素包括内方位元素和外方位元素；所述内方位元素是指主距和像主点在像框标坐标系中的坐标，其根据影像摄影设备直接获取；所述外方位元素指影像焦点空间位置及影像相对航带偏航角、旋转角、俯仰角度数，其根据航带模型经由光束法区域网平差反复迭代计算后获取。
4.根据权利要求1所述的电网树障检测方法，其特征在于：获取电力走廊区域对应的密集点云，包括利用空中三角测量中的空间前方交会方法，将多个影像上的同名点进行逐像素匹配并将多余观测进行平差，进而获取电力走廊区域对应的密集点云。
5.根据权利要求1所述的电网树障检测方法，其特征在于：所述模拟出电力走廊区域上的电力线，包括：
获取所述密集点云中表征电力线的三个点的三维坐标；
将所述三个点的三维坐标转换为对应的二维坐标，并根据设定的斜抛物线方程，解算表征电力线二维坐标的斜抛物线；
根据所述斜抛物线和悬链线方程，模拟出电力走廊区域上的电力线。
6.根据权利要求1所述的电网树障检测方法，其特征在于：所述点云到电力线上各点的距离为所述点云与电力线上各点的欧式距离。
7.根据权利要求6所述的电网树障检测方法，其特征在于：所述点云为电力线下方区域中分别以电力线的各点为中心的设定半径范围内的扇形空间区域内的数据点。
8.一种电网树障检测系统，其特征在于，包括处理器，适于实现各指令；以及存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由所述处理器加载并执行：
获取电力走廊区域的影像；所述影像中包括多个同名点；
根据影像中的同名点，获取每张影像的方位元素；
根据每张影像的方位元素，利用空中三角测量方法，获取电力走廊区域对应的三维密集点云；
模拟出电力走廊区域上的电力线；
计算所述点云到电力线上各点的距离；
将设置的电力线安全距离标准与所述距离进行比较，获取不符合安全距离的树障点。
9.根据权利要求8所述的电网树障检测系统，其特征在于，所述根据影像中的同名点，获取每张影像的方位元素时，所述处理器加载并执行：
根据影像中的同名点，建立航带模型；
根据航带模型，计算航带模型的绝对定向；
根据航带模型的绝对定向，并通过光束法区域网平差反复迭代运算，获取每张影像的方位元素。
10.根据权利要求8所述的电网树障检测系统，其特征在于，所述模拟出电力走廊区域上的电力线时，所述处理器加载并执行：
获取所述密集点云中表征电力线的三个点的三维坐标；
将所述三个点的三维坐标转换为对应的二维坐标，并根据设定的斜抛物线方程，解算表征电力线二维坐标的斜抛物线；
根据所述斜抛物线和悬链线方程，模拟出电力走廊区域上的电力线。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810296244.7A CN108761271A (zh) | 2018-03-30 | 2018-03-30 | 一种电网树障检测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810296244.7A CN108761271A (zh) | 2018-03-30 | 2018-03-30 | 一种电网树障检测方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108761271A true CN108761271A (zh) | 2018-11-06 |
Family
ID=63981266
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810296244.7A Pending CN108761271A (zh) | 2018-03-30 | 2018-03-30 | 一种电网树障检测方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108761271A (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110031818A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-19 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局 | 基于点云数据的输电线路对地表净空距离轮廓线提取方法 |
| CN110082780A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-08-02 | 广州中科云图智能科技有限公司 | 一种架空输电线路树障信息采集方法 |
| CN110595442A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-20 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局 | 输电线路通道树障检测方法、储存介质和计算机设备 |
| CN111244822A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-06-05 | 广东电网有限责任公司 | 一种复杂地理环境的固定翼无人机巡线方法、系统和装置 |
| 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 |
| CN113469947A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-10-01 | 智洋创新科技股份有限公司 | 一种适合多种地形的测量隐患与输电导线净空距离的方法 |
| CN114119606A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-03-01 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 基于可见光照片电力线着色的智能化树障隐患分析方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101876701A (zh) * | 2010-07-02 | 2010-11-03 | 中国测绘科学研究院 | 一种侧视雷达遥感影像定位方法 |
| 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 |
| CN103791894A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-05-14 | 北京恒华伟业科技股份有限公司 | 用于架空输电线路的杆塔定位方法和装置 |
| CN106441233A (zh) * | 2015-08-06 | 2017-02-22 | 航天图景（北京）科技有限公司 | 基于倾斜摄影三维重建技术的电力通道走廊巡检方法 |
| CN106780729A (zh) * | 2016-11-10 | 2017-05-31 | 中国人民解放军理工大学 | 一种无人机序列影像批处理三维重建方法 |
| CN107314762A (zh) * | 2017-07-06 | 2017-11-03 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 基于无人机单目序列影像的电力线下方地物距离检测方法 |
| CN107356230A (zh) * | 2017-07-12 | 2017-11-17 | 深圳市武测空间信息有限公司 | 一种基于实景三维模型的数字测图方法和系统 |
| CN107492069A (zh) * | 2017-07-01 | 2017-12-19 | 国网浙江省电力公司宁波供电公司 | 基于多镜头传感器的图像融合方法 |
| CN107560593A (zh) * | 2017-08-28 | 2018-01-09 | 荆门程远电子科技有限公司 | 基于最小生成树的特殊无人机影像空三自由网构建方法 |
| CN107705329A (zh) * | 2017-10-24 | 2018-02-16 | 武汉大学 | 基于几何约束的高分辨率光学卫星凝视影像配准方法 |
-
2018
- 2018-03-30 CN CN201810296244.7A patent/CN108761271A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101876701A (zh) * | 2010-07-02 | 2010-11-03 | 中国测绘科学研究院 | 一种侧视雷达遥感影像定位方法 |
| 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 |
| CN103791894A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-05-14 | 北京恒华伟业科技股份有限公司 | 用于架空输电线路的杆塔定位方法和装置 |
| CN106441233A (zh) * | 2015-08-06 | 2017-02-22 | 航天图景（北京）科技有限公司 | 基于倾斜摄影三维重建技术的电力通道走廊巡检方法 |
| CN106780729A (zh) * | 2016-11-10 | 2017-05-31 | 中国人民解放军理工大学 | 一种无人机序列影像批处理三维重建方法 |
| CN107492069A (zh) * | 2017-07-01 | 2017-12-19 | 国网浙江省电力公司宁波供电公司 | 基于多镜头传感器的图像融合方法 |
| CN107314762A (zh) * | 2017-07-06 | 2017-11-03 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 基于无人机单目序列影像的电力线下方地物距离检测方法 |
| CN107356230A (zh) * | 2017-07-12 | 2017-11-17 | 深圳市武测空间信息有限公司 | 一种基于实景三维模型的数字测图方法和系统 |
| CN107560593A (zh) * | 2017-08-28 | 2018-01-09 | 荆门程远电子科技有限公司 | 基于最小生成树的特殊无人机影像空三自由网构建方法 |
| CN107705329A (zh) * | 2017-10-24 | 2018-02-16 | 武汉大学 | 基于几何约束的高分辨率光学卫星凝视影像配准方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张赓: "基于机载LiDAR电云数据的电力线安全距离检测", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110082780A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-08-02 | 广州中科云图智能科技有限公司 | 一种架空输电线路树障信息采集方法 |
| CN110031818A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-19 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局 | 基于点云数据的输电线路对地表净空距离轮廓线提取方法 |
| CN110031818B (zh) * | 2019-04-29 | 2021-03-30 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局 | 基于点云数据的输电线路对地表净空距离轮廓线提取方法 |
| CN110595442A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-20 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局 | 输电线路通道树障检测方法、储存介质和计算机设备 |
| CN111244822A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-06-05 | 广东电网有限责任公司 | 一种复杂地理环境的固定翼无人机巡线方法、系统和装置 |
| 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 |
| CN113469947A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-10-01 | 智洋创新科技股份有限公司 | 一种适合多种地形的测量隐患与输电导线净空距离的方法 |
| CN114119606A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-03-01 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 基于可见光照片电力线着色的智能化树障隐患分析方法 |
| CN114119606B (zh) * | 2022-01-20 | 2022-05-10 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 基于可见光照片电力线着色的智能化树障隐患分析方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108761271A (zh) | 一种电网树障检测方法及系统 | |
| CN111473739B (zh) | 一种基于视频监控的隧道塌方区围岩变形实时监测方法 | |
| CN105913439B (zh) | 一种基于激光跟踪仪的大视场摄像机标定方法 | |
| CN108168521A (zh) | 一种基于无人机实现景观三维可视化的方法 | |
| Xie et al. | Study on construction of 3D building based on UAV images | |
| CN113607135B (zh) | 一种用于路桥施工领域的无人机倾斜摄影测量方法 | |
| Rumpler et al. | Evaluations on multi-scale camera networks for precise and geo-accurate reconstructions from aerial and terrestrial images with user guidance | |
| CN110595442A (zh) | 输电线路通道树障检测方法、储存介质和计算机设备 | |
| CN107144241B (zh) | 一种基于景深补偿的双目视觉高精度测量方法 | |
| CN104034305B (zh) | 一种单目视觉实时定位的方法 | |
| KR20130138247A (ko) | 신속 3ｄ 모델링 | |
| CN109141226A (zh) | 单相机多角度的空间点坐标测量方法 | |
| CN106971408A (zh) | 一种基于时空转换思想的摄像机标定方法 | |
| CN110428501A (zh) | 全景影像生成方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| Bevilacqua et al. | Digital technology and mechatronic systems for the architectural 3D metric survey | |
| Altuntas et al. | Image based methods for surveying heritage of masonry arch bridge with the example of Dokuzunhan in Konya, Turkey | |
| Jiang et al. | UAV-based oblique photogrammetry for 3D reconstruction of transmission line: Practices and applications | |
| Previtali et al. | Rigorous procedure for mapping thermal infrared images on three-dimensional models of building façades | |
| CN110986888A (zh) | 一种航空摄影一体化方法 | |
| Zhou et al. | Application of UAV oblique photography in real scene 3d modeling | |
| CN108050995B (zh) | 一种基于dem的倾斜摄影无像控点航摄测区归并方法 | |
| CN109631849A (zh) | 一种基于倾斜摄影的高陡边坡危岩测量方法 | |
| CN108195359A (zh) | 空间数据的采集方法及系统 | |
| CN107941241A (zh) | 一种用于航空摄影测量质量评价的分辨率板及其使用方法 | |
| Wu | Photogrammetry: 3-D from imagery |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20181106 |