CN112580894A - 输电线路隐患区域预测方法、装置、电子设备和可读存储介质 - Google Patents

输电线路隐患区域预测方法、装置、电子设备和可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例提供一种输电线路隐患区域预测方法、装置、电子设备和可读存储介质，在获得输电线路和输电线路周围的障碍物的三维数据后，基于得到的三维数据从障碍物中确定出第一风险点，而针对除第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据其他点位对应的障碍物的生长速度与各个测量点的三维数据，预测得到第二风险点。最后根据第一风险点和第二风险点的分布情况确定对应的障碍物隐患区域。本方案中，在规划当前的隐患区域的基础上，还可基于其他点位的障碍物的生长情况预测将来的隐患区域，实现全面监测，可为后续的其他相关项目提供参考依据。

Description

输电线路隐患区域预测方法、装置、电子设备和可读存储介质
技术领域
本发明涉及电力系统管理领域，具体而言，涉及一种输电线路隐患区域预测方法、装置、电子设备和可读存储介质。
背景技术
输电线路因其大多处于丘陵、高山等地带，所处环境异常复杂，通道内成长的树木对线路的安全运行有很大的影响和危害。常见的情况有：树木接近导线造成短路，造成线路跳闸，致使线路停电，甚至造成变电所全所失压；树木有时可以导电，引发人畜伤亡事件(闪雷天气既可能短路，又可能导电)。树线矛盾引起的跳闸停电，其影响的不仅仅是电网的安全运行和电力企业的利益，更严重威胁到企事业单位、居民供用电安全。为此，依法清除电力线路通道内外树障，采取必要措施维护好线路通道安全，是当前减少和杜绝输电线路运行障碍、提高输电线路安全运行的迫切需要。而做好通道清除的首要任务就是确定如何规划树木的砍伐方案，保证安全、经济。
现有技术中，已经有利用高精度三维建模方法对输电线和树木情况进行建模后，再针对性规划砍伐方案的技术。但是现有技术中所采用的方案，仅仅针对当前树木情况进行规划，并未考虑树木生长情况所带来的隐患变化，存在规划不全面的问题。
发明内容
本发明的目的包括，例如，提供了一种输电线路隐患区域预测方法、装置、电子设备和可读存储介质，其能够确定当前及未来一段时间的隐患区域，为后续项目提供参考依据。
本发明的实施例可以这样实现：
第一方面，本发明提供一种输电线路隐患区域预测方法，所述方法包括：
获得包含输电线路以及输电线路周围的障碍物的三维数据，所述障碍物为树木；
根据所述输电线路的各个测量点的三维数据和所述障碍物的三维数据，从所述障碍物中确定出第一风险点；
针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点；
根据得到的第一风险点和第二风险点的分布情况确定对应的障碍物隐患区域。
在可选的实施方式中，所述针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点的步骤，包括：
获取设定的未来预测时间点；
针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度，获得所述其他点位在所述未来预测时间点的预测三维数据；
根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点。
在可选的实施方式中，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度，获得所述其他点位在所述未来预测时间点的预测三维数据的步骤，包括：
根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度和所述未来预测时间点，得到所述其他点位对应的障碍物的预测生长数据；
基于所述其他点位对应的障碍物的三维数据和所述预测生长数据，得到预测三维数据。
在可选的实施方式中，所述根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点位的三维数据，预测得到第二风险点的步骤，包括：
针对每个所述其他点位，根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，检测所述其他点位的障碍物与对应的测量点之间的垂直距离和水平距离是否在预设范围内；
若所述垂直距离或所述水平距离不在对应的预设范围内，则确定所述其他点位为第二风险点。
在可选的实施方式中，所述根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，检测所述其他点位的障碍物与对应的测量点之间的最小垂直距离是否在预设范围内的步骤，包括：
针对每个所述其他点位，根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，检测所述其他点位的障碍物与对应的测量点之间的垂直距离和水平距离是否在预设范围内；
若所述垂直距离或所述水平距离不在对应的预设范围内，则确定所述其他点位为第二风险点。
在可选的实施方式中，所述方法还包括：
根据所述第一风险点对应的第一障碍物隐患区域，确定第一最小多边形；
根据所述第二风险点对应的第二障碍物隐患区域，确定第二最小多边形；
计算所述第一最小多边形的第一面积和所述第二最小多边形的第二面积，以分别得到当前所需砍伐面积和预测所需砍伐面积。
在可选的实施方式中，所述计算所述第一最小多边形的第一面积和所述第二最小多边形的第二面积的步骤，包括：
将所述第一最小多边形划分为多个第一三角形，并将所述第二最小多边形划分为多个第二三角形；
计算各所述第一三角形和各所述第二三角形的面积；
统计多个第一三角形的面积之和得到所述第一最小多边形的面积，并统计多个第二三角形的面积之和得到所述第二最小多边形的面积。
第二方面，本发明提供一种输电线路隐患区域预测装置，所述装置包括：
获得模块，用于获得包含输电线路以及输电线路周围的障碍物的三维数据，所述障碍物为树木；
第一确定模块，用于根据所述输电线路的各个测量点的三维数据和所述障碍物的三维数据，从所述障碍物中确定出第一风险点；
预测模块，用于针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点；
第二确定模块，用于根据得到的第一风险点和所述第二风险点的分布情况确定对应的障碍物隐患区域。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括一个或多个存储介质和一个或多个与存储介质通信的处理器，一个或多个存储介质存储有处理器可执行的机器可执行指令，当电子设备运行时，处理器执行所述机器可执行指令，以执行前述实施方式中任意一项所述的输电线路隐患区域预测方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令被执行时实现前述实施方式中任意一项所述的输电线路隐患区域预测方法。
本发明实施例的有益效果包括，例如：
本申请实施例提供一种输电线路隐患区域预测方法、装置、电子设备和可读存储介质，在获得输电线路和输电线路周围的障碍物的三维数据后，基于得到的三维数据从障碍物中确定出第一风险点，而针对除第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据其他点位对应的障碍物的生长速度与各个测量点的三维数据，预测得到第二风险点。最后根据第一风险点和第二风险点的分布情况确定对应的障碍物隐患区域。本方案中，在规划当前的隐患区域的基础上，还可基于其他点位的障碍物的生长情况预测将来的隐患区域，实现全面监测，可为后续的其他相关项目提供参考依据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的电子设备的结构框图；
图2为本申请实施例提供的输电线路隐患区域预测方法的流程图；
图3为图2中步骤S130的子步骤的流程图；
图4为图3中步骤S133的子步骤的流程图；
图5为图4中步骤S1331的子步骤的流程图；
图6为本申请实施例提供的输电线路隐患区域预测方法中，区域面积计算方法的流程图；
图7为本申请实施例提供的第一风险点二维图的示意图；
图8为本申请实施例提供的第二风险点二维图的示意图；
图9为图6中步骤S170的子步骤的流程图；
图10为本申请实施例提供的输电线路隐患区域预测装置的功能模块框图。
图标：110-输电线路隐患区域预测装置；111-获得模块；112-第一确定模块；113-预测模块；114-第二确定模块；120-存储器；130-处理器；140-通信单元。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。
请参阅图1，为本申请实施例提供的一种电子设备，该电子设备包括输电线路隐患区域预测装置110、存储器120、处理器130以及通信单元140。
所述存储器120、处理器130以及通信单元140各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现信息的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器120中存储有以软件或固件(Firmware)的形式存储于所述存储器120中的软件功能模块，所述处理器130通过运行存储在存储器120内的软件程序以及模块，如本申请实施例中的输电线路隐患区域预测装置110，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本申请实施例中的输电线路隐患区域预测方法。
其中，所述存储器120可以是，但不限于，随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)等。其中，存储器120用于存储程序，所述处理器130在接收到执行指令后，执行所述程序。所述通信单元140用于建立电子设备与其他外部设备之间的通信。
所述处理器130可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器130可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等。还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器130也可以是任何常规处理器等。
图2示出了本申请实施例提供的输电线路隐患区域预测方法的流程示意图，本申请所提供的输电线路隐患区域预测方法可应用于上述电子设备，由该电子设备实现。应当理解，在其它实施例中，本实施例所述的输电线路隐患区域预测方法其中部分步骤的顺序可以根据实际需要相互交换，或者其中的部分步骤也可以省略或删除。该输电线路隐患区域预测方法的详细步骤介绍如下。
步骤S110，获得包含输电线路以及输电线路周围的障碍物的三维数据，所述障碍物为树木。
步骤S120，根据所述输电线路的各个测量点的三维数据和所述障碍物的三维数据，从所述障碍物中确定出第一风险点。
步骤S130，针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点。
步骤S140，根据得到的第一风险点和第二风险点的分布情况确定对应的障碍物隐患区域。
本实施例中，可采用激光雷达设备对研究区域内的输电线路和输电线路周围的障碍物进行扫描，从而获得输电线路和输电线路周围的障碍物的激光点云数据，即所述的三维数据。本实施例中，主要是对输电线路周围的树木进行监测，以研究树木对输电线路造成的隐患。电子设备可与激光雷达设备连接，以获得激光雷达设备所扫描获得的三维数据。
可选地，为了便于后续数据处理，可首先对获取的三维数据进行预处理，例如可包括对数据进行标记、分段及分类等。考虑到扫描得到的三维数据中包含表征输电线路上的测量点、表征障碍物的点以及其他的如表征铁塔等的点等。因此，可在获得三维数据后，对各个三维数据所表征的点的类别进行分类。而其中，障碍物为树木时，包含有多种不同种类的树木，因此，对于表征为障碍物的点的三维数据还可具体划分为对应各种不同种类的树木的点的三维数据。
此外，考虑到输电线路是围绕铁搭进行搭设，因此，为了便于对各段、各条输电线路进行标识，以便于后续快速定位，因此，可基于输电线路所属的铁塔，以铁塔的相关标识对输电线路进行相应标识，进而对输电线路上的各个测量点进行标记。
此外，由于电子设备的处理性能有限，而一般待处理的三维数据的数据量较大，因此，为了避免对电子设备造成较大的处理负担，还可对得到的三维数据，按照输电线路的分布进行分段，即将得到的三维数据划分至多段数据中，电子设备可分别依次对各段数据进行处理，以降低处理压力。
实施时，上述电子设备基于得到的三维数据进行的预处理过程可能会由于识别误差导致结果有误，考虑到可能存在的这种情形，本实施例中，还可在电子设备进行预处理得到预处理结果之后，工作人员可对预处理结果进行检查。若工作人员发现预处理结果出现错误，还可手动进行调整更改，如此，可以提升预处理结果的准确性。
本实施例中，可在输电线路上定位出多个测量点，在确定输电线路的隐患区域时，可以基于各个测量点的相关数据以及与测量点对应的障碍物的相关数据进行确定。
根据测量点的三维数据和障碍物的三维数据，可以确定障碍物与测量点的相对位置关系，树木等障碍物若距离输电线路上的测量点的距离过近时，则可能对输电线路造成影响，因此，基于测量点的三维数据和障碍物的三维数据，可以从障碍物中确定出第一风险点，即当前相对于输电线路而言，存在隐患的风险点。
在此基础上，考虑到树木等障碍物在不断生长，有些障碍物虽然当前时间点可能对输电线路并不会造成隐患，但是在树木生长一段时间之后，由于生长情况，这些当前并不是隐患的树木可能在未来的某个时间点将对输电线路而言成为隐患。
因此，本实施例中，在障碍物中除了上述已确定出的当前时间点为第一风险点之外的其他点位，可以根据其他点位对应的障碍物的生长速度和各个测量点的三维数据，预测得到第二风险点，即在未来某个时间点相对于测量点而言存在隐患的风险点。
结合上述确定出的第一风险点和第二风险点的分布情况，可以确定出对于输电线路而言的障碍物隐患区域。
本实施例中，通过对当前的风险点进行计算以及对未来一段时间的风险点的预测的方式，可以较为全面地对输电线路的隐患区域进行确定，有利于为后续一些相关项目提供参考依据。
由上述可知，在确定第一风险点时可根据各个测量点和障碍物的三维数据所体现的相对位置关系来确定。树木等障碍物一般位于输电线路的下方或侧面，因此，可以获取在垂直方向上测量点与对应的障碍物之间的垂直距离以及水平方向上测量点与对应的障碍物之间的水平距离。在获得垂直距离时，可以是以测量点与树木的树冠之间的距离为准。再检测两者之间的垂直距离和水平距离是否满足规定的安全距离，若垂直距离或水平距离任意一项不满足规定的安全距离，则可以将对应的障碍物确定为风险点。
此外，由于输电线路具有不同的电压等级，而不同电压等级的输电线路对于隐患判定的标准并不相同。因此，在针对某个测量点检测判断该测量点对应的障碍物是否为风险点时，可以获得该测量点所在的输电线路的电压等级，再获得预设按相关规定所设置的该电压等级对应的规定范围值，包括垂直距离范围值和水平距离范围值。
再检测所获得的测量点与障碍物之间的垂直距离和水平距离，是否均在上述规定范围值内，若均在规定范围值内，则可确定测量点对应的障碍物并非第一风险点，否则可以确定对应的障碍物为第一风险点。
同理，上述从障碍物的其他点位中确定出第二风险点的方式与上述第一风险点的确定方式类似，只是需要将其他点位的障碍物的生长情况纳入考虑。作为一种可能的实施方式，请参阅图3，上述从障碍物的第一风险点之外的其他点位中确定出第二风险点的过程，可通过以下方式实现：
步骤S131，获取设定的未来预测时间点。
步骤S132，针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度，获得所述其他点位在所述未来预测时间点的预测三维数据。
步骤S133，根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点。
本实施例中，可根据需求设置未来预测时间点，例如该未来预测时间点可为未来一年、未来两年等不限，也即预测在未来一年或两年后障碍物是否形成风险点。
此外，本实施例中，由上述可知，可基于得到的激光点云数据对障碍物进行分类，具体划分为多个类型的树木。如此，可以基于分类结果生成树木种类清单。而该树木种类清单中的各种类型的树木的生长速度可预先获取并进行存储。获取的方式可如在互联网上搜索在线资料、查阅文献资料以及合理预估等方式，并将获取的生长速度输入电子设备进行存储。
在针对障碍物中除第一风险点之外的其他点位进行处理时，可获得该其他点位对应的障碍物的种类，再查阅上述所存储的对应种类的树木的生长速度。根据获得生长速度以及所设置的未来预测时间点，可得到该其他点位在该未来预测时间点的预测三维数据。例如，在未来一年后该其他点位的障碍物的预测三维数据。
本实施例中，在确定其他点位的障碍物的预测三维数据时，可根据其他点位对应的障碍物的生长速度和未来预测时间点，得到该其他点位对应的障碍物的预测生长数据，例如，在一年内该其他点位的障碍物的长高数据、长宽数据等。再基于该其他点位对应的障碍物的三维数据和该预测生长数据，得到预测三维数据。也即，根据障碍物目前的三维数据和在一年内的长高数据和长宽数据，可确定障碍物在一年后的预测三维数据。
在上述基础上，根据该其他点位的障碍物的预测三维数据和各个测量点的三维数据，预测得到第二风险点。同理，请参阅图4，本实施例中，在确定第二风险点时，可通过以下方式实现：
步骤S1331，针对每个所述其他点位，根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，检测所述其他点位的障碍物与对应的测量点之间的垂直距离和水平距离是否在预设范围内。
步骤S1332，若所述垂直距离或所述水平距离不在对应的预设范围内，则确定所述其他点位为第二风险点。
由上述可知，障碍物主要位于输电线路的各个测量点的下方或侧面，因此，可针对各个其他点位，检测该其他点位与其对应的测量点在垂直方向和水平方向上的相对距离。如果在垂直方向和水平方向上的距离均在对应的预设范围内，则该其他点位不是第二风险点。而若垂直距离或水平距离中任意一个不在对应的预设范围内，则可将其他点位确定为第二风险点。
本实施例中，在计算测量点与其他点位之间的垂直距离时，可计算测量点与其他点位对应的障碍物的树冠之间的距离。同样地，针对其他点位的处理时，需要考虑不同电压等级的输电线路对隐患的不同规定，因此，请参阅图5，上述步骤S1331可以通过以下步骤实现：
步骤S13311，获得所述其他点位的障碍物对应的测量点的电压等级，并获得预先设置的与所述电压等级对应的预设范围。
步骤S13312，根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，获得所述其他点位的障碍物与对应的测量点之间的垂直距离和水平距离。
步骤S13313，检测所述垂直距离和所述水平距离是否在所述电压等级对应的预设范围内。
由上述可知，本实施例可预先根据测量点对应的输电线路的电压等级按规定设置对应的预设范围，障碍物与测量点之间的垂直距离和水平距离分别在对应的预设范围内时，表示障碍物在安全范围内，并不是风险点。否则，其他点位对应的障碍物可确定为第二风险点。
此外，根据风险级别的不同，还可针对不同的电压等级，分别设置如“紧急”和“重大”的风险级别。在不同风险级别下，可设置不同的预设范围，如表1中所示。如此，可通过检测其他点位的风险点与测量点之间的垂直距离或水平距离是否在某个预设范围，若在某个预设范围内，可确定为第二风险点。再此基础上，可查看该预设范围所对应的风险级别，如为“紧急”或“重大”，基于对应的风险级别为该第二风险点进行风险级别的标识。
表1
Figure BDA0002871837710000131
此外，在确定第二风险点时，上述的除第一风险点之外的障碍物的其他点位，可以是以确定出的第一风险点为中心、以未来预测时间点乘以第一风险点对应的障碍物的生长速度为半径划分缓冲区，以该缓冲区边界上的点为所述的其他点位。计算边界上的点与输电线路之间的距离，将边界上的距离不在上述预设范围内的点作为第二风险点。
本实施例中，通过以上方式确定出第一风险点和第二风险点后，可根据第一风险点和第二风险点的分布情况确定隐患区域。其中，该隐患区域包括第一障碍物隐患区域和第二障碍物隐患区域。为了便于为后续如砍伐项目提供参考依据，请参阅图6，本实施例可通过以下方式计算出当前的以及预测的所需砍伐面积：
步骤S150，根据所述第一风险点对应的第一障碍物隐患区域，确定第一最小多边形。
步骤S160，根据所述第二风险点对应的第二障碍物隐患区域，确定第二最小多边形。
步骤S170，计算所述第一最小多边形的第一面积和所述第二最小多边形的第二面积，以分别得到当前所需砍伐面积和预测所需砍伐面积。
本实施例中，在确定第一风险点和第二风险点后，可将第一风险点和第二风险点分别投影至平面坐标系上，从而形成包含多个风险点的二维图，包括第一风险点二维图和第二风险点二维图，分别如图7和图8所示。其中，图7和图8表示横坐标表征的通道宽度为1000米的某地区高压线，纵坐标所表征的沿该导线长度方向3000米的待研究区域，在经过风险点判断和风险等级判断之后，动态模拟出的隐患区域。
针对第一风险点所构成的第一风险点二维图以及第二风险点构成的第二风险点二维图，若需要确定当前所需砍伐面积和预测所需砍伐面积，则需要计算出第一风险点所构成的面积和第二风险点构成的面。
因此，需要识别出第一风险点的边界点、第二风险点的边界点，将边界点连接构成边界线以构成多边形，再计算该多边形的面积，以确定当前所需砍伐面积和预测所需砍伐面积。本实施例中，在确定边界点时，可采用Alpha-Shapes算法进行确定，具体过程在本实施例中不作详述。
基于上述方式，则可分别计算得到由第一风险点划设的第一最小多边形的第一面积和由第二风险点划设的第二最小多边形，以分别得到当前所需砍伐面积和预测所需砍伐面积。如此，后续在执行砍伐项目时则可依据计算得到的所需砍伐面积进行合理的人员规划、时间规划等。
在本实施例中，由于第一风险点构成的第一最小多边形和第二风险点所构成的第二最小多边形均为多边形形状，难以直接准确计算出其面积值，因此，请参阅图9，本实施例中，可采用以下方式进行面积的计算：
步骤S171，将所述第一最小多边形划分为多个第一三角形，并将所述第二最小多边形划分为多个第二三角形。
步骤S172，计算各所述第一三角形和各所述第二三角形的面积。
步骤S173，统计多个第一三角形的面积之和得到所述第一最小多边形的面积，并统计多个第二三角形的面积之和得到所述第二最小多边形的面积。
本实施例中，针对第一最小多边形和第二最小多边形，可任取一个边界点作为顶点，将该顶点与所有的不与该顶点相邻的其他边界点连接，以形成多个三角形。再采用向量积法计算每个三角形的面积，最后再将多个三角形的面积相加，从而得到第一最小多边形的面积和第二最小多边形的面积，也即分别得到当前所需砍伐面积和预测所需砍伐面积。
本实施例所提供的输电线路隐患区域预测方法，通过从障碍物中确定出当前的第一风险点，再针对当前的并非风险点的其他点位，结合其他点位的障碍物的生长速度和其当前的三维数据，得到未来某个时间点的预测三维数据，从而预测在该未来时间点对应点位是否为风险点。结合识别当前的风险点和预测未来的风险点的方式，可对输电线路的隐患进行全面监测，可为后续的其他相关项目提供参考依据。
如图10所示，为本申请实施例提供的一种输电线路隐患区域预测装置110的功能模块框图，该装置应用于上述电子设备。所述装置包括获得模块111、第一确定模块112、预测模块113和第二确定模块114。
获得模块111，用于获得包含输电线路以及输电线路周围的障碍物的三维数据，所述障碍物为树木；
在本实施例中，关于获得模块111的描述具体可参考对图2所示的步骤S110的详细描述，即步骤S110可以由获得模块111执行。
第一确定模块112，用于根据所述输电线路的各个测量点的三维数据和所述障碍物的三维数据，从所述障碍物中确定出第一风险点；
在本实施例中，关于第一确定模块112的描述具体可参考对图2所示的步骤S120的详细描述，即步骤S120可以由第一确定模块112执行。
预测模块113，用于针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点；
在本实施例中，关于预测模块113的描述具体可参考对图2所示的步骤S130的详细描述，即步骤S130可以由预测模块113执行。
第二确定模块114，用于根据得到的第一风险点和所述第二风险点的分布情况确定对应的障碍物隐患区域。
在本实施例中，关于第二确定模块114的描述具体可参考对图2所示的步骤S140的详细描述，即步骤S140可以由第二确定模块114执行。
在一种可能的实现方式中，上述第二确定模块114具体可以用于通过以下方式确定预测得到第二风险点：
获取设定的未来预测时间点；
针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度，获得所述其他点位在所述未来预测时间点的预测三维数据；
根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点。
在一种可能的实现方式中，上述第二确定模块114具体可以用于通过以下方式得到预测三维数据：
根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度和所述未来预测时间点，得到所述其他点位对应的障碍物的预测生长数据；
基于所述其他点位对应的障碍物的三维数据和所述预测生长数据，得到预测三维数据。
在一种可能的实现方式中，上述第二确定模块114具体可以用于：
针对每个所述其他点位，根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，检测所述其他点位的障碍物与对应的测量点之间的垂直距离和水平距离是否在预设范围内；
若所述垂直距离或所述水平距离不在对应的预设范围内，则确定所述其他点位为第二风险点。
在一种可能的实现方式中，上述第二确定模块114具体可以用于：
获得所述其他点位的障碍物对应的测量点的电压等级，并获得预先设置的与所述电压等级对应的预设范围；
根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，获得所述其他点位的障碍物与对应的测量点之间的垂直距离和水平距离；
检测所述垂直距离和所述水平距离是否在所述电压等级对应的预设范围内。
在一种可能的实现方式中，上述输电线路隐患区域预测装置110还可以包括计算模块，该计算模块可以用于：
根据所述第一风险点对应的第一障碍物隐患区域，确定第一最小多边形；
根据所述第二风险点对应的第二障碍物隐患区域，确定第二最小多边形；
计算所述第一最小多边形的第一面积和所述第二最小多边形的第二面积，以分别得到当前所需砍伐面积和预测所需砍伐面积。
在一种可能的实现方式中，上述计算模块具体可以用于：
将所述第一最小多边形划分为多个第一三角形，并将所述第二最小多边形划分为多个第二三角形；
计算各所述第一三角形和各所述第二三角形的面积；
统计多个第一三角形的面积之和得到所述第一最小多边形的面积，并统计多个第二三角形的面积之和得到所述第二最小多边形的面积。
以上对输电线路隐患区域预测装置110的描述中的未详尽之处，可参见上述实施例中对输电线路隐患区域预测方法的相关说明，本实施例在此不作赘述。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该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130运行时执行上述输电线路隐患区域预测方法的步骤。
综上所述，本申请实施例提供的输电线路隐患区域预测方法、装置、电子设备和可读存储介质，在获得输电线路和输电线路周围的障碍物的三维数据后，基于得到的三维数据从障碍物中确定出第一风险点，而针对除第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据其他点位对应的障碍物的生长速度与各个测量点的三维数据，预测得到第二风险点。最后根据第一风险点和第二风险点的分布情况确定对应的障碍物隐患区域。本方案中，在规划当前的隐患区域的基础上，还可基于其他点位的障碍物的生长情况预测将来的隐患区域，实现全面监测，可为后续的其他相关项目提供参考依据。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种输电线路隐患区域预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获得包含输电线路以及输电线路周围的障碍物的三维数据，所述障碍物为树木；
根据所述输电线路的各个测量点的三维数据和所述障碍物的三维数据，从所述障碍物中确定出第一风险点；
针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点；
根据得到的第一风险点和第二风险点的分布情况确定对应的障碍物隐患区域。
2.根据权利要求1所述的输电线路隐患区域预测方法，其特征在于，所述针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点的步骤，包括：
获取设定的未来预测时间点；
针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度，获得所述其他点位在所述未来预测时间点的预测三维数据；
根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点。
3.根据权利要求2所述的输电线路隐患区域预测方法，其特征在于，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度，获得所述其他点位在所述未来预测时间点的预测三维数据的步骤，包括：
根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度和所述未来预测时间点，得到所述其他点位对应的障碍物的预测生长数据；
基于所述其他点位对应的障碍物的三维数据和所述预测生长数据，得到预测三维数据。
4.根据权利要求2所述的输电线路隐患区域预测方法，其特征在于，所述根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点位的三维数据，预测得到第二风险点的步骤，包括：
针对每个所述其他点位，根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，检测所述其他点位的障碍物与对应的测量点之间的垂直距离和水平距离是否在预设范围内；
若所述垂直距离或所述水平距离不在对应的预设范围内，则确定所述其他点位为第二风险点。
5.根据权利要求4所述的输电线路隐患区域预测方法，其特征在于，所述根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，检测所述其他点位的障碍物与对应的测量点之间的垂直距离和水平距离是否在预设范围内的步骤，包括：
针对每个所述其他点位，根据所述其他点位的障碍物的预测三维数据和各所述测量点的三维数据，检测所述其他点位的障碍物与对应的测量点之间的垂直距离和水平距离是否在预设范围内；
若所述垂直距离或所述水平距离不在对应的预设范围内，则确定所述其他点位为第二风险点。
6.根据权利要求1所述的输电线路隐患区域预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述第一风险点对应的第一障碍物隐患区域，确定第一最小多边形；
根据所述第二风险点对应的第二障碍物隐患区域，确定第二最小多边形；
计算所述第一最小多边形的第一面积和所述第二最小多边形的第二面积，以分别得到当前所需砍伐面积和预测所需砍伐面积。
7.根据权利要求6所述的输电线路隐患区域预测方法，其特征在于，所述计算所述第一最小多边形的第一面积和所述第二最小多边形的第二面积的步骤，包括：
将所述第一最小多边形划分为多个第一三角形，并将所述第二最小多边形划分为多个第二三角形；
计算各所述第一三角形和各所述第二三角形的面积；
统计多个第一三角形的面积之和得到所述第一最小多边形的面积，并统计多个第二三角形的面积之和得到所述第二最小多边形的面积。
8.一种输电线路隐患区域预测装置，其特征在于，所述装置包括：
获得模块，用于获得包含输电线路以及输电线路周围的障碍物的三维数据，所述障碍物为树木；
第一确定模块，用于根据所述输电线路的各个测量点的三维数据和所述障碍物的三维数据，从所述障碍物中确定出第一风险点；
预测模块，用于针对除所述第一风险点之外的障碍物的其他点位，根据所述其他点位对应的障碍物的生长速度和各所述测量点的三维数据，预测得到第二风险点；
第二确定模块，用于根据得到的第一风险点和所述第二风险点的分布情况确定对应的障碍物隐患区域。
9.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个存储介质和一个或多个与存储介质通信的处理器，一个或多个存储介质存储有处理器可执行的机器可执行指令，当电子设备运行时，处理器执行所述机器可执行指令，以执行权利要求1-7中任意一项所述的输电线路隐患区域预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令被执行时实现权利要求1-7中任意一项所述的输电线路隐患区域预测方法。
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