CN111339692B - 基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法及装置 - Google Patents
基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本申请实施例提供一种基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法及装置，方法包括：基于激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的目标电力线的电力线点云数据；应用预设的拟合方式确定目标电力线上的初始弧垂点以及初始弧垂值；在目标电力线的电力线点云数据中构建以初始弧垂点为中心的三维空间范围；若三维空间范围包含有电力线点云数据，则应用高程值最小的点的位置信息修正初始弧垂点以及初始弧垂值，得到实际弧垂点以及实际弧垂值。本申请能够有效提高电力线弧垂的获取准确度，并能够有效节省数据处理的时间及金钱成本，以及提高电力线弧垂的获取效率，进而能够有效提高应用电力线弧垂监测输电线路的运行状态的可靠性及精确性。
Description
技术领域
本申请涉及输电线路运行技术领域，具体涉及基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法及装置。
背景技术
输电线路规模大、覆盖范围广、所经过的地形环境复杂，需要定期对线路进行检测评估。其中，电力线弧垂值是线路在设计和维护中的主要指标，其值是否处在设计值范围内，将直接影响到线路的安全稳定运行。
输电线路上任意一点的弧垂是指该点距两悬挂点连线的垂直距离，通常所指的弧垂是电力线的最大弧垂，位于两挂点水平中间位置。传统的弧垂测量方法有档测中点角度法、档端角度法等，这些方法过程复杂，且精度较低，难以满足需求。因此，随着无人机激光雷达技术的不断发展，通过扫描得到的三维点云数据进行弧垂计算的方式逐渐被用户所接受。
基于点云数据计算弧垂，目前主要有以下两种方法：一是基于点云数据直接测量弧垂；二是通过提取电力线挂点和电力线点云数据，根据电力线形态以特定方程进行拟合，通过电力线方程计算弧垂。由于采集得到的电力通道点云数据可能存在点密度较小甚至部分缺失的问题，另外由于配准等因素也可能会导致电力线点云数据重叠，因此这些情况下无法直接测量或测量结果误差较大；而仅通过拟合得到的电力线方程与实际电力线点云也可能会存在一定偏差，特别是档距较大的情况下可能无法完全拟合，计算得到的弧垂值则无法满足精度要求。目前，电力线弧垂的计算方式有下述几种：
《CN106228013A-一种电力线段平行视角下的弧垂计算方法》——其通过对图像进行处理拟合悬链曲线计算弧垂，然而，通过将图像作为数据源，显然存在因数据源不准确而无法保证电力线弧垂计算的准确性。
《CN109084687A-基于无人机激光雷达测量技术的弧垂计算方法及其装置》——其通过无人机对架空输电线路进行测量，获取两杆塔线路上弧垂待求点的位置信息，结合导线物理参数，计算弧垂值。该方法仅应用导线物理参数计算了一次弧垂值，无法计算的准确性。
《CN109462183A -电力线弧垂调整方法和装置》——其获取相邻两个杆塔之间的目标电力线的点云数据，与杆塔的交点作为端点，获取两个端点的直线及同时通过两个端点的竖直平面，以此计算电力线弧垂。然而，由于该方式并未基于真实点云数据计算，因此无法保证所得的电力线弧垂点是实际弧垂点。
《CN109458936A -一种基于激光点云数据的输电线路弧垂精确测量方法》——其通过两两相邻杆塔之间的点云分类数据中获取任一两相邻杆塔之间的线路的两个挂点并连线，分两相邻杆塔高度相同和高度不同两者情况计算出弧垂值。然而，由于该方式并未基于真实点云数据计算，因此无法保证所得的电力线弧垂点是实际弧垂点。
发明内容
针对上述现有技术问题中的至少一项，本申请提供一种基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法及装置，能够有效提高电力线弧垂的获取准确度，并能够有效节省数据处理的时间及金钱成本，以及提高电力线弧垂的获取效率，进而能够有效提高应用电力线弧垂监测输电线路的运行状态的可靠性及精确性。
为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：
第一方面，本申请提供一种基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法，包括：
基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据；
根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值；
在所述目标电力线的电力线点云数据中构建以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围；
若所述三维空间范围包含有电力线点云数据，则应用该三维空间范围内的电力线点云数据中的高程值最小的点的位置信息修正所述初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，得到对应的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值。
进一步地，还包括：
若所述三维空间范围未包含有电力线点云数据，则将所述初始弧垂点确定为实际弧垂点，并将所述初始弧垂点的初始弧垂值确定为所述实际弧垂点的实际弧垂值。
进一步地，所述根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，包括：
根据所述目标电力线的电力线点云数据，确定所述目标电力线两端挂点的位置信息；
应用预设的电力线拟合方程，对所述目标电力线进行矢量化处理，得到对应的拟合电力线；
根据所述电力线拟合方程及所述拟合电力线确定所述初始弧垂点。
进一步地，所述根据所述电力线拟合方程及所述拟合电力线确定所述初始弧垂点，包括：
基于所述目标电力线两端挂点的位置信息，对所述目标电力线两端挂点之间的拟合电力线进行离散化处理，得到所述目标电力线两端挂点之间的离散电力线点；
根据所述电力线拟合方程获取电力线的档距中间处的弧垂值，并将该弧垂值作为初始弧垂值；
将所述初始弧垂值对应在所述拟合电力线上的离散电力线点确定为初始弧垂点。
进一步地，所述在所述目标电力线的电力线点云数据中构建以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围，包括：
根据所述激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的各个电力线之间的距离；
基于各个所述电力线之间的距离确定其中的目标电力线与相邻的电力线的间距；
根据所述目标电力线与相邻的电力线的间距设置包围盒构建阈值；
基于所述包围盒构建阈值，构建以所述初始弧垂点为中心的一轴对齐包围盒，以使该轴对齐包围盒内形成一不接触与所述目标电力线相邻的电力线的三维空间范围。
进一步地，所述基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据，包括：
采集目标输电线路地区的激光点云数据；
在所述激光点云数据中确定各个所述杆塔点的位置信息；
根据预设的延伸阈值，选取相邻的两个杆塔点之间的目标区域，其中，所述延伸阈值为沿相邻的两个杆塔点之间连线方向左右两端延伸的长度值；
在所述目标区域的激光点云数据中选取相邻的两个杆塔之间的点云数据，其中，相邻的两个杆塔之间的点云数据包括杆塔点云数据、地面点云数据和电力线点云数据；
根据所述相邻的两个杆塔之间的电力线点云数据，选取相邻的两个杆塔之间的任一电力线作为目标电力线，并获取该目标电力线的电力线点云数据。
第二方面，本申请提供一种基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置，包括：
点云数据获取模块，用于基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据；
初始弧垂点确定模块，用于根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值；
三维空间范围构建模块，用于在所述目标电力线的电力线点云数据中构建以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围；
第一实际弧垂点确定模块，用于若所述三维空间范围包含有电力线点云数据，则应用该三维空间范围内的电力线点云数据中的高程值最小的点的位置信息修正所述初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，得到对应的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值。
进一步地，还包括：
第二实际弧垂点确定模块，用于若所述三维空间范围未包含有电力线点云数据，则将所述初始弧垂点确定为实际弧垂点，并将所述初始弧垂点的初始弧垂值确定为所述实际弧垂点的实际弧垂值。
第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的步骤。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的步骤。
由上述技术方案可知，本申请提供的一种基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法及装置，基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据；根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值；在所述目标电力线的电力线点云数据中构建以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围；若所述三维空间范围包含有电力线点云数据，则应用该三维空间范围内的电力线点云数据中的高程值最小的点的位置信息修正所述初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，得到对应的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值，本申请基于点云数据解决了杆塔运维过程中人工现场测量所带来的问题，可快速高效地计算出弧垂，节约成本，提高效率，能够有效提高电力线弧垂的获取准确度，并能够有效节省数据处理的时间及金钱成本，以及提高电力线弧垂的获取效率，解决了由点云缺失或电力线拟合不完全情况下导致的计算精度无法满足需求的问题，基于真实点云数据，提高了测量精度，进而能够有效提高应用电力线弧垂监测输电线路的运行状态的可靠性及精确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例中的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的流程示意图；
图2是本申请实施例中的包含有步骤500的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的流程示意图；
图3是本申请具体应用实例中的基于激光点云数据的电力线弧垂确定过程的流程示意图；
图4是本申请实施例中的基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为了有效提高电力线弧垂的获取准确度，以及提高电力线弧垂的获取效率，本申请提供一种基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法、基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置、电子设备及计算机可读存储介质，通过基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据；根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值；在所述目标电力线的电力线点云数据中构建以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围；若所述三维空间范围包含有电力线点云数据，则应用该三维空间范围内的电力线点云数据中的高程值最小的点的位置信息修正所述初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，得到对应的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值，基于点云数据解决了杆塔运维过程中人工现场测量所带来的问题，可快速高效地计算出弧垂，节约成本，提高效率，能够有效提高电力线弧垂的获取准确度，并能够有效节省数据处理的时间及金钱成本，以及提高电力线弧垂的获取效率，解决了由点云缺失或电力线拟合不完全情况下导致的计算精度无法满足需求的问题，基于真实点云数据，提高了测量精度。
基于上述内容，在应用本申请实施例提供的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法确定目标电力线的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值之后，可以依照该方式逐个计算得到目标区域中的每一对相邻的两个杆塔之间的各个电力线的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值，而后可以应用这些数据生成弧垂对照表，该弧垂对照表包含有：目标区域位置信息、每一对相邻的两个杆塔的位置信息、每一对相邻的两个杆塔之间的各个电力线的位置信息、各个所述实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值之间的对应关系。
而后，用于实现基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置可以输出该弧垂对照表，例如，将该弧垂对照表发生至管理人员的客户终端设备中，以使管理人员根据该弧垂对照表确定当前的目标区域内是否有弧垂值异常的电力线，以及时对弧垂值异常的电力线进行检修，进而能够有效提高应用电力线弧垂监测输电线路的运行状态的可靠性及精确性，保证输电线路的可靠运行。
具体通过下述多个实施例分别进行说明。
为了有效提高电力线弧垂的获取准确度，并能够有效节省数据处理的时间及金钱成本，以及提高电力线弧垂的获取效率，进而能够有效提高应用电力线弧垂监测输电线路的运行状态的可靠性及精确性，本申请提供执行主体可以为基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置的一种基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的实施例，参见图1，所述基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法具体包含有如下内容：
步骤100：基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据。
可以理解都是，所述步骤100中的激光点云数据可以通过激光点云技术获取，具体的，激光点云技术是指利用在空间中分布的点来描述实际的物体，也就是用激光点云描述物体在地球上的绝对空间位置；这些点包含了扫描区域的所有物体，包括可用和不可用的部分，甚至是噪点(即原始点云数据)，在得到原始点云数据后需要对点云数据进行分类，也就是标记点云块或区域所代表的内容，根据分类可以过滤无用点，把有用部分进行抽取分割，得到可利用的点云数据。例如，电力行业的输电线路点云分类，可以把杆塔单独抽取出来，基于杆塔的点云进一步进行航线设计。
其中，分类方法可以是人工手动分类，或者根据点云聚类模式或点云块形状进行自动分类，得到对应的杆塔点、地面点和电力线点的位置信息，其中，所述杆塔点云数据、地面点云数据和电力线点云数据分别依次对应杆塔点、地面点、植被点和电力线点的位置信息，另外，还可以在分类好后可以进行人工修补，以进一步提高分类的准确性。
步骤200：根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值。
可以理解的是，所述预设的拟合方式可以是通过方程拟合电力线的方法，例如，可以针对目标电力线，获取目标电力线对应的电力线点云数据的X坐标、Y坐标和Z坐标这三维坐标；将目标电力线的电力线点云数据中的X坐标、Y坐标和Z坐标通过最小二乘法进行线性拟合，确定所述目标电力线对应的拟合曲线。
步骤300：在所述目标电力线的电力线点云数据中构建以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围。
步骤400：若所述三维空间范围包含有电力线点云数据，则应用该三维空间范围内的电力线点云数据中的高程值最小的点的位置信息修正所述初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，得到对应的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值。
具体的，以初始弧垂点为中心，根据该档内电力线间距设定阈值并构造包围盒，查找该包围盒内的电力线点云数据。根据当前包围盒内的电力线点云数据查找结果进行判断，当前包围盒若存在电力线点云数据，以其中高程值最小的点作为真实弧垂点，并对初始弧垂值进行修正，将修正后的弧垂值作为真实弧垂值。
为了进一步提高电力线弧垂计算的适用广泛性及全面性，在本申请的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的一实施例中，参见图2，所述基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的步骤300之后还具体包含有如下内容：
步骤500：若所述三维空间范围未包含有电力线点云数据，则将所述初始弧垂点确定为实际弧垂点，并将所述初始弧垂点的初始弧垂值确定为所述实际弧垂点的实际弧垂值。
为了有效提高初始弧垂点的获取可靠性及准确性，在本申请的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的一实施例中，所述基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的步骤200具体包含有如下内容：
步骤210：根据所述目标电力线的电力线点云数据，确定所述目标电力线两端挂点的位置信息。
步骤220：应用预设的电力线拟合方程，对所述目标电力线进行矢量化处理，得到对应的拟合电力线。
步骤230：根据所述电力线拟合方程及所述拟合电力线确定所述初始弧垂点。
为了进一步提高初始弧垂点选取的效率，并保证初始弧垂点选取的准确性，在本申请的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的一实施例中，所述基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的步骤230具体包含有如下内容：
步骤231：基于所述目标电力线两端挂点的位置信息，对所述目标电力线两端挂点之间的拟合电力线进行离散化处理，得到所述目标电力线两端挂点之间的离散电力线点。
步骤232：根据所述电力线拟合方程获取电力线的档距中间处的弧垂值，并将该弧垂值作为初始弧垂值。
步骤233：将所述初始弧垂值对应在所述拟合电力线上的离散电力线点确定为初始弧垂点。
其中，根据拟合方程求出档距中间处的弧垂值，即为初始弧垂值，该弧垂值对应的拟合导线上的点，即为初始弧垂点。具体来说，初始弧垂点的位置获取过程如下：
1.取该线两端点连线中点；
2.获取中点的水平坐标XY，根据该坐标查找拟合线上对应的点作为初始弧垂点。
为了有效提高以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围获取的准确性及效率，在本申请的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的一实施例中，所述基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的步骤300具体包含有如下内容：
步骤310：根据所述激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的各个电力线之间的距离。
步骤320：基于各个所述电力线之间的距离确定其中的目标电力线与相邻的电力线的间距。
步骤330：根据所述目标电力线与相邻的电力线的间距设置包围盒构建阈值。
步骤340：基于所述包围盒构建阈值，构建以所述初始弧垂点为中心的一轴对齐包围盒，以使该轴对齐包围盒内形成一不接触与所述目标电力线相邻的电力线的三维空间范围。
为了进一步提高电力线点云数据的获取效率及准确性，以为电力线弧垂获取提供更为准确性的数据基础，在本申请的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的一实施例中，所述基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的步骤100具体包含有如下内容：
步骤110：采集目标输电线路地区的激光点云数据。
步骤120：在所述激光点云数据中确定各个所述杆塔点的位置信息。
步骤130：根据预设的延伸阈值，选取相邻的两个杆塔点之间的目标区域，其中，所述延伸阈值为沿相邻的两个杆塔点之间连线方向左右两端延伸的长度值。
步骤140：在所述目标区域的激光点云数据中选取相邻的两个杆塔之间的点云数据，其中，相邻的两个杆塔之间的点云数据包括杆塔点云数据、地面点云数据和电力线点云数据。
步骤150：根据所述相邻的两个杆塔之间的电力线点云数据，选取相邻的两个杆塔之间的任一电力线作为目标电力线，并获取该目标电力线的电力线点云数据。
为了进一步说明本方案，本申请还提供一种基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的具体应用实例，通过获取一档点云中（一档是指相邻两级杆塔之间的点云数据）电力线点云数据的两端挂点及导线物理参数，采用特定方程拟合电力线，根据方程计算初始弧垂值并获取初始弧垂点坐标，然后以初始弧垂点为中心，搜索设定阈值范围内的电力线点云数据，以搜索结果中Z值最小的点作为真实弧垂点，并据此修正初始弧垂值，得到真实弧垂值。该方法通过求得真实弧垂点，并对由方程解算得到的弧垂值进行修正，计算精度更高。
参见图3，所述基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法具体包括如下步骤：
S101、通过三维激光扫描，采集目标区域的点云数据。
优选的，上述步骤S101进一步包括：
(1)通过三维激光雷达扫描作业区域，采集以输电线路为主体的点云数据，包括杆塔、导线、地面、植被、建筑物等多种地物。
(2)将采集到的点云数据进行分类，提取出目标区域的点云数据。
具体的，激光点云技术是指利用在空间中分布的点来描述实际的物体，也就是用激光点云描述物体在地球上的绝对空间位置。在得到原始点云数据后需要对点云数据进行去噪和分类，滤除噪声影响，并通过分类获取后续步骤中需要用到的点云数据。其中，分类方法可以是人工手动分类，或者根据点云聚类模式或点云块形状进行自动分类，分类好后可以进行人工修补，分类类别包括地面点、杆塔点、电力线点等。
S102、通过点云裁切获取一档已分类的电力线，提取待计算电力线两端挂点（即电力线与绝缘子的连接点），根据导线物理参数，采用特定方程拟合该电力线。
可以理解的是，激光雷达扫描获取的原始点云数据是未分类的，且形态不规则，而研究对象是以电力塔和电力线为主体的电力通道，因此通过裁切的方式先沿着杆塔走向向两边扩展一个缓冲区（即通道宽度），获取电力通道点云数据，缓冲区外的点云不作为处理数据。然后对电力通道数据进行分类，并按照相邻两级杆塔作为一档的方式，对电力通道数据进行裁切，分出多档数据，计算弧垂时，取一档点云数据进行研究。
需要说明的是，这里通过方程拟合电力线的方法可以利用现有的方式实现，例如，可以针对每条电力线，获取每条所述电力线各自对应的电力线点云数据的X坐标、Y坐标和Z坐标；分别将属于同一条电力线的电力线点云数据中的X坐标、Y坐标和Z坐标通过最小二乘法进行线性拟合，确定所述每条电力线对应的拟合曲线。初始弧垂值和初始弧垂点的计算依赖于拟合方程。得到初始值后，则基于点云数据按照后续步骤进行真实弧垂值计算。
S103、根据待求电力线的拟合方程，求出初始弧垂值和初始弧垂点。
具体的，根据方程求出档距中间处的弧垂值，即为初始弧垂值，该弧垂值对应的拟合导线上的点，即为初始弧垂点。需要说明的是，由于初始弧垂点是通过方程计算得到的，其不是真实电力线点云数据。其中，对于已经求得的电力线拟合方程，可以基于现有的推导公式求取弧垂值，另外对拟合方程进行点离散化，居于两挂点水平连线中间位置的离散点即为初始弧垂点。
S104、根据初始弧垂点和弧垂值，结合电力线点云数据求取真实弧垂值。
具体的，以初始弧垂点为中心，根据该档内电力线间距设定阈值并构造包围盒，查找该包围盒内的电力线点云数据。根据当前包围盒内的电力线点云数据查找结果进行判断，当前包围盒若存在电力线点云数据，以其中Z值最小的点作为真实弧垂点，并对初始弧垂值进行修正，将修正后的弧垂值作为真实弧垂值；若不存在，则以初始弧垂值作为计算结果，因为一般在用方程拟合电力线时，会有判断，若拟合效果很差则会重新拟合，因此通过拟合方程求得的初始弧垂值大多数情况下不会出现较大误差。在包围盒内无点云数据的情况下，无法获取到初始弧垂点对应的Z值最小的电力线点，也就无法根据上述修正方法进行修正。此时以初始弧垂值作为计算结果是可以接受的。
其中，Z值是点云数据的高程值，Z值最小的电力线点表示该点是通过包围盒获取的电力线点云数据中最低的点，满足多分裂导线情况下弧垂计算要求。
可以理解的是，一档内是有多股导线的，每一股导线也有可能是多分裂的（比如二分裂、四分裂）等，这种情况下一股则包含多根导线。计算弧垂时，取的是一股导线为研究对象，该股的弧垂值是以导线最低点进行计算的，也就是说当存在多分裂的情况下，以最下面一根导线的弧垂值作为该股的弧垂值，这也就是为什么要取Z最小的电力线点的原因。
以初始弧垂点为中心构建一个轴对齐包围盒（AABB包围盒），其主要目的是通过一个较小包围盒来获取该股导线在初始弧垂点周边小范围内的电力线点云数据，以此求取真实弧垂值。该包围盒过大则可能包含到其他股的导线，导致弧垂计算误差较大，过小则不能包含到Z值最小的电力线点，也就无法获取到导线最低点的弧垂值。因此需要根据电力线间距设定阈值构造包围盒。一般取值在水平XY正负方向可设为0.5~1m，Z正负方向根据线间距可设为1~2m，具体可根据实际情况进行调整，以此构造一个轴向立方体包围盒，其中心是初始弧垂点。水平方向设定值相对于档距为几百米的电力线来说，基本可认为这个范围内弧垂是一致的，不会导致过大误差。
从上述内容可知，本申请应用实例提供的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法，基于点云数据解决了杆塔运维过程中人工现场测量所带来的问题，可快速高效地计算出弧垂，节约成本，提高效率；解决了由点云缺失或电力线拟合不完全情况下导致的计算精度无法满足需求的问题，基于真实点云数据，提高了测量精度。
从软件层面来说，为了有效提高电力线弧垂的获取准确度，并能够有效节省数据处理的时间及金钱成本，以及提高电力线弧垂的获取效率，进而能够有效提高应用电力线弧垂监测输电线路的运行状态的可靠性及精确性，本申请提供一种用于实现所述基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法中全部或部分内容的基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置的实施例，参见图4，所述基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置包含有如下内容：
点云数据获取模块10，用于基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据。
初始弧垂点确定模块20，用于根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值。
三维空间范围构建模块30，用于在所述目标电力线的电力线点云数据中构建以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围。
第一实际弧垂点确定模块40，用于若所述三维空间范围包含有电力线点云数据，则应用该三维空间范围内的电力线点云数据中的高程值最小的点的位置信息修正所述初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，得到对应的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值。
为了进一步提高电力线弧垂计算的适用广泛性及全面性，在本申请的基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置的一实施例中，参见图4，所述基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置还具体包含有如下内容：
第二实际弧垂点确定模块，用于若所述三维空间范围未包含有电力线点云数据，则将所述初始弧垂点确定为实际弧垂点，并将所述初始弧垂点的初始弧垂值确定为所述实际弧垂点的实际弧垂值。
本申请实施例提供的基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置的具体实施内容参见上述基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的实施例，此处不再赘述。
从上述描述可知，本申请实施例提供的基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置，基于点云数据解决了杆塔运维过程中人工现场测量所带来的问题，可快速高效地计算出弧垂，节约成本，提高效率，能够有效提高电力线弧垂的获取准确度，并能够有效节省数据处理的时间及金钱成本，以及提高电力线弧垂的获取效率，解决了由点云缺失或电力线拟合不完全情况下导致的计算精度无法满足需求的问题，基于真实点云数据，提高了测量精度，进而能够有效提高应用电力线弧垂监测输电线路的运行状态的可靠性及精确性。
从硬件层面来说，为了有效提高电力线弧垂的获取准确度，并能够有效节省数据处理的时间及金钱成本，以及提高电力线弧垂的获取效率，进而能够有效提高应用电力线弧垂监测输电线路的运行状态的可靠性及精确性，本申请提供一种用于实现所述基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法中的全部或部分内容的电子设备的实施例，所述电子设备具体包含有如下内容：
处理器、存储器、通信接口和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述通信接口用于实现电子设备与用户终端以及相关数据库等相关设备之间的信息传输；该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该电子设备可以参照实施例中的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的实施例，以及，基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置的实施例进行实施，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。
在一实施例中，基于激光点云数据的电力线弧垂确定功能可以被集成到中央处理器中。其中，中央处理器可以被配置为进行如下控制：
步骤100：基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据。
步骤200：根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值。
步骤300：在所述目标电力线的电力线点云数据中构建以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围。
步骤400：若所述三维空间范围包含有电力线点云数据，则应用该三维空间范围内的电力线点云数据中的高程值最小的点的位置信息修正所述初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，得到对应的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值。
从上述描述可知，本申请实施例提供的电子设备，基于点云数据解决了杆塔运维过程中人工现场测量所带来的问题，可快速高效地计算出弧垂，节约成本，提高效率，能够有效提高电力线弧垂的获取准确度，并能够有效节省数据处理的时间及金钱成本，以及提高电力线弧垂的获取效率，解决了由点云缺失或电力线拟合不完全情况下导致的计算精度无法满足需求的问题，基于真实点云数据，提高了测量精度，进而能够有效提高应用电力线弧垂监测输电线路的运行状态的可靠性及精确性。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的执行主体为服务器或客户端的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
步骤100：基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据。
步骤200：根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值。
步骤300：在所述目标电力线的电力线点云数据中构建以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围。
步骤400：若所述三维空间范围包含有电力线点云数据，则应用该三维空间范围内的电力线点云数据中的高程值最小的点的位置信息修正所述初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，得到对应的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值。
从上述描述可知，本申请实施例提供的计算机可读存储介质，基于点云数据解决了杆塔运维过程中人工现场测量所带来的问题，可快速高效地计算出弧垂，节约成本，提高效率，能够有效提高电力线弧垂的获取准确度，并能够有效节省数据处理的时间及金钱成本，以及提高电力线弧垂的获取效率，解决了由点云缺失或电力线拟合不完全情况下导致的计算精度无法满足需求的问题，基于真实点云数据，提高了测量精度，进而能够有效提高应用电力线弧垂监测输电线路的运行状态的可靠性及精确性。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（装置）、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法，其特征在于，包括：
基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据；
根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值；
在所述目标电力线的电力线点云数据中构建以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围；包括：
根据所述激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的各个电力线之间的距离；
基于各个所述电力线之间的距离确定其中的目标电力线与相邻的电力线的间距；
根据所述目标电力线与相邻的电力线的间距设置包围盒构建阈值；
基于所述包围盒构建阈值，构建以所述初始弧垂点为中心的一轴对齐包围盒，以使该轴对齐包围盒内形成一与所述目标电力线相邻的电力线不接触的三维空间范围；
若所述三维空间范围包含有电力线点云数据，则应用该三维空间范围内的电力线点云数据中的高程值最小的点的位置信息修正所述初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，得到对应的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值。
2.根据权利要求1所述的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法，其特征在于，还包括：
若所述三维空间范围未包含有电力线点云数据，则将所述初始弧垂点确定为实际弧垂点，并将所述初始弧垂点的初始弧垂值确定为所述实际弧垂点的实际弧垂值。
3.根据权利要求1所述的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法，其特征在于，所述根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，包括：
根据所述目标电力线的电力线点云数据，确定所述目标电力线两端挂点的位置信息；
应用预设的电力线拟合方程，对所述目标电力线进行矢量化处理，得到对应的拟合电力线；
根据所述电力线拟合方程及所述拟合电力线确定所述初始弧垂点。
4.根据权利要求3所述的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法，其特征在于，所述根据所述电力线拟合方程及所述拟合电力线确定所述初始弧垂点，包括：
基于所述目标电力线两端挂点的位置信息，对所述目标电力线两端挂点之间的拟合电力线进行离散化处理，得到所述目标电力线两端挂点之间的离散电力线点；
根据所述电力线拟合方程获取电力线的档距中间处的弧垂值，并将该弧垂值作为初始弧垂值；
将所述初始弧垂值对应在所述拟合电力线上的离散电力线点确定为初始弧垂点。
5.根据权利要求1所述的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法，其特征在于，所述基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据，包括：
采集目标输电线路地区的激光点云数据；
在所述激光点云数据中确定各个所述杆塔点的位置信息；
根据预设的延伸阈值，选取相邻的两个杆塔点之间的目标区域，其中，所述延伸阈值为沿相邻的两个杆塔点之间连线方向左右两端延伸的长度值；
在所述目标区域的激光点云数据中选取相邻的两个杆塔之间的点云数据，其中，相邻的两个杆塔之间的点云数据包括杆塔点云数据、地面点云数据和电力线点云数据；
根据所述相邻的两个杆塔之间的电力线点云数据，选取相邻的两个杆塔之间的任一电力线作为目标电力线，并获取该目标电力线的电力线点云数据。
6.一种基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置，其特征在于，包括：
点云数据获取模块，用于基于预获取的激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的一目标电力线的电力线点云数据；
初始弧垂点确定模块，用于根据所述目标电力线的电力线点云数据，应用预设的拟合方式确定所述目标电力线上的初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值；
三维空间范围构建模块，用于在所述目标电力线的电力线点云数据中构建以所述初始弧垂点为中心的三维空间范围；包括：
根据所述激光点云数据确定目标区域中相邻的两个杆塔之间的各个电力线之间的距离；
基于各个所述电力线之间的距离确定其中的目标电力线与相邻的电力线的间距；
根据所述目标电力线与相邻的电力线的间距设置包围盒构建阈值；
基于所述包围盒构建阈值，构建以所述初始弧垂点为中心的一轴对齐包围盒，以使该轴对齐包围盒内形成一与所述目标电力线相邻的电力线不接触的三维空间范围；
第一实际弧垂点确定模块，用于若所述三维空间范围包含有电力线点云数据，则应用该三维空间范围内的电力线点云数据中的高程值最小的点的位置信息修正所述初始弧垂点以及该初始弧垂点的初始弧垂值，得到对应的实际弧垂点以及该实际弧垂点的实际弧垂值。
7.根据权利要求6所述的基于激光点云数据的电力线弧垂确定装置，其特征在于，还包括：
第二实际弧垂点确定模块，用于若所述三维空间范围未包含有电力线点云数据，则将所述初始弧垂点确定为实际弧垂点，并将所述初始弧垂点的初始弧垂值确定为所述实际弧垂点的实际弧垂值。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至5任一项所述的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的基于激光点云数据的电力线弧垂确定方法的步骤。
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