CN114076952A - 一种跳线弧垂距离测量方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及输电线路测量技术领域，公开了一种跳线弧垂距离测量方法及系统，其方法通过无人机搭载激光雷达对目标物进行雷达扫描，得到目标物的三维图像，从而获取目标物的点云坐标数据，根据输电线路的走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过点云坐标距离对点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，并以点云坐标集作为测量单元，采用随机抽样一致性算法拟合得到跳线拟合模型，获取距离最近的耐张铁塔塔身和跳线的点云坐标数据，以及距离最远的横担与跳线的点云坐标数据分别计算耐张铁塔塔身和跳线的最近距离以及横担与跳线的最远距离，从而提高跳线弧垂距离测量效率，降低了工作强度。

Description

一种跳线弧垂距离测量方法及系统

技术领域

本发明涉及输电线路测量技术领域，尤其涉及一种跳线弧垂距离测量方法及系统。

背景技术

目前，耐张铁塔中会设置横担来固定跳线，但是，在运行过程中，若出现导线跳线弧垂分别与耐张铁塔塔身的距离过小或弧垂过深，极容易因风偏距离不足或雷击时耐雷距离不足而导致线路故障跳闸，目前常用的对耐张铁塔跳线弧垂的距离测量方法有手工测量或在地面利用经纬仪、测距仪测量，而在地面使用仪器测量时，竖立仪器位置、测量视觉差等原因均会产生一定误差，影响测量结果，而且，此方法工作强度高，效率较低，若每基验收均采用此方法进行验收，浪费大量时间。

发明内容

本发明提供了一种跳线弧垂距离测量方法及系统，解决了跳线弧垂距离测量效率低且工作强度高的技术问题。

有鉴于此，本发明第一方面提供了一种跳线弧垂距离测量方法，包括以下步骤：

通过无人机沿预设的航线轨迹到达输电线路的上方的目标位置，通过所述无人机上搭载的激光雷达对目标物进行雷达扫描，从而获取到目标物的三维图像，所述目标物包括耐张铁塔塔身以及与其连接的横担和跳线；

基于点云坐标系将所述三维图像转换为点云图像，从而获取所述目标物的点云坐标数据；

获取所述输电线路的走线方向，根据所述走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过所述点云坐标距离对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据；

采用随机抽样一致性算法在所述点云坐标集中提取所述跳线的点云坐标；

基于所述输电线路的走线方向对所述跳线的点云坐标进行抛物线拟合，从而拟合得到跳线拟合模型；

将所述跳线拟合模型、所述横担的点云坐标数据、所述耐张铁塔塔身的点云坐标数据投影至同一三维点云坐标系内，获取距离最近的所述耐张铁塔塔身和所述跳线的点云坐标数据，以及距离最远的所述横担与所述跳线的点云坐标数据；

根据距离最近的所述耐张铁塔塔身和所述跳线的点云坐标数据计算所述耐张铁塔塔身和所述跳线的最近距离，还根据距离最远的所述横担与所述跳线的点云坐标数据计算所述横担与所述跳线的最远距离。

优选地，所述获取所述输电线路的走线方向以及两两相邻耐张铁塔塔身之间的间隔距离，对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据的步骤之前包括：

对所述点云坐标数据进行点云滤波处理，从而对所述点云坐标数据进行点云去噪。

优选地，所述获取所述输电线路的走线方向，根据所述走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过所述点云坐标距离对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据的步骤具体包括：

将所述点云坐标数据中的所有离散点云坐标按照升序进行排序，从而得到最小离散点云坐标和最大离散点云坐标，将所述最小离散点云坐标和所述最大离散点云坐标投影到二维平面上，对所述最小离散点云坐标和所述最大离散点云坐标进行连线以确定线段，所述线段为所述输电线路的走线方向；

将所述点云坐标数据中的所有离散点云坐标投影到所述二维平面上，获取落在所述线段上的离散点云坐标，根据落在所述线段上的两个相邻的离散点云坐标计算两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离；

以所述两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离作为分割阈值，对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据。

优选地，本方法还包括：

判断所述耐张铁塔塔身和所述跳线的最近距离是否小于预设的第一阈值，若上述判断为小于，则生成预警信号发送至主站进行预警；

判断所述横担与所述跳线的最远距离是否大于预设的第二阈值，若上述判断为大于，则生成预警信号发送至主站进行预警。

第二方面，本发明还提供了一种跳线弧垂距离测量系统，包括：

扫描模块，用于通过无人机沿预设的航线轨迹到达输电线路的上方的目标位置，通过所述无人机上搭载的激光雷达对目标物进行雷达扫描，从而获取到目标物的三维图像，所述目标物包括耐张铁塔塔身以及与其连接的横担和跳线；

点云转换模块，用于基于点云坐标系将所述三维图像转换为点云图像，从而获取所述目标物的点云坐标数据；

点云分隔模块，用于获取所述输电线路的走线方向，根据所述走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过所述点云坐标距离对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据；

点云提取模块，用于采用随机抽样一致性算法在所述点云坐标集中提取所述跳线的点云坐标；

点云拟合模块，用于基于所述输电线路的走线方向对所述跳线的点云坐标进行抛物线拟合，从而拟合得到跳线拟合模型；

投影模块，用于将所述跳线拟合模型、所述横担的点云坐标数据、所述耐张铁塔塔身的点云坐标数据投影至同一三维点云坐标系内，获取距离最近的所述耐张铁塔塔身和所述跳线的点云坐标数据，以及距离最远的所述横担与所述跳线的点云坐标数据；

弧垂计算模块，用于根据距离最近的所述耐张铁塔塔身和所述跳线的点云坐标数据计算所述耐张铁塔塔身和所述跳线的最近距离，还根据距离最远的所述横担与所述跳线的点云坐标数据计算所述横担与所述跳线的最远距离。

优选地，本系统还包括：

去噪模块，用于对所述点云坐标数据进行点云滤波处理，从而对所述点云坐标数据进行点云去噪。

优选地，所述点云分隔模块具体包括：

走线模块，用于将所述点云坐标数据中的所有离散点云坐标按照升序进行排序，从而得到最小离散点云坐标和最大离散点云坐标，将所述最小离散点云坐标和所述最大离散点云坐标投影到二维平面上，对所述最小离散点云坐标和所述最大离散点云坐标进行连线以确定线段，所述线段为所述输电线路的走线方向；

距离计算模块，用于将所述点云坐标数据中的所有离散点云坐标投影到所述二维平面上，获取落在所述线段上的离散点云坐标，根据落在所述线段上的两个相邻的离散点云坐标计算两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离；

阈值分隔模块，用于以所述两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离作为分割阈值，对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据。

优选地，本系统还包括：

第一预警模块，用于判断所述耐张铁塔塔身和所述跳线的最近距离是否小于预设的第一阈值，若上述判断为小于，则生成预警信号发送至主站进行预警；

第二预警模块，用于判断所述横担与所述跳线的最远距离是否大于预设的第二阈值，若上述判断为大于，则生成预警信号发送至主站进行预警。

从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

本发明通过无人机搭载激光雷达对目标物进行雷达扫描，得到目标物的三维图像，将三维图像转换为点云图像，从而获取目标物的点云坐标数据，根据输电线路的走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过点云坐标距离对点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据，并以点云坐标集作为测量单元，采用随机抽样一致性算法在点云坐标集中提取跳线的点云坐标，从而拟合得到跳线拟合模型，将跳线拟合模型、横担的点云坐标数据、耐张铁塔塔身的点云坐标数据投影至同一三维点云坐标系内，获取距离最近的耐张铁塔塔身和跳线的点云坐标数据，以及距离最远的横担与跳线的点云坐标数据分别计算耐张铁塔塔身和跳线的最近距离以及横担与跳线的最远距离，从而提高跳线弧垂距离测量效率，降低了工作强度。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种跳线弧垂距离测量方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种跳线弧垂距离测量系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。

为了便于理解，请参阅图1，本发明提供的一种跳线弧垂距离测量方法，包括以下步骤：

S1、通过无人机沿预设的航线轨迹到达输电线路的上方的目标位置，通过无人机上搭载的激光雷达对目标物进行雷达扫描，从而获取到目标物的三维图像，目标物包括耐张铁塔塔身以及与其连接的横担和跳线。

在本实施例中，可以预先设定无人机的航线轨迹规划，无人机按照航线轨迹规划到达输电线路的上方的目标位置，通过无人机上搭载的激光雷达对目标物进行雷达扫描，从而获取到目标物的三维图像，目标物包括耐张铁塔塔身以及与其连接的横担和跳线，其中，耐张铁塔的横担的两侧的侧绝缘子之间悬挂跳线。

无人机具备实时动态差分法(Real-time kinemaTIc，RTK)技术，RTK技术是在地面坐标精确的基准站，通过计算基准站的精确坐标和实时坐标的差值，得到综合的误差来进行坐标修正，达到毫米级别的误差精度。进一步保证了测量的精确性。

而激光雷达包括高精度摄像头、激光发射器，接收器，系统内部整合综合应用激光测距仪系统、全球定位系统(GPS)、惯性导航系统(INS)以及相关的控制存储单元组成。激光测距仪系统中激光脉冲由激光发射器发射以后，激光到达物体表面要发生发射作用，发射的激光脉冲信号由系统内激光接收器收回，通过测量激光脉冲的数量，结合光速为3×108即可通过公式得到被测物的距离A。由于存在着受大气影响，建筑物等干扰，及其他众多因素，GPS定位存在一定误差，故结合动态差分GPS系统，地面基准站及机载定位协同作用，通过计算核查，解算测量坐标与已知基准站坐标误差，通过对误差进行校核，实现高精度三维坐标的获取。而惯性导航系统通过对无人机本体的加速度进行测量，结合激光雷达的主光轴俯仰、侧滚和航偏三种姿态信息，通过数学模型计算，得到其实际的飞行速度和飞行位置，实现对机载无人机进行精确定位的目标，来为后续数据处理提供可靠的数字依据。

S2、基于点云坐标系将三维图像转换为点云图像，从而获取目标物的点云坐标数据。

其中，点云坐标系可以预先设定，将三维图像投影到点云坐标系中，从而可以获取到目标物的点云坐标数据。

S3、获取输电线路的走线方向，根据走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过点云坐标距离对点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据。

其中，两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据包括耐张铁塔塔身点云坐标和跳线点云坐标。

S4、采用随机抽样一致性算法在点云坐标集中提取跳线的点云坐标。

需要说明的是，跳线是悬空状分布的，跳线点云数据中可能包含其他地物点，因此，可以基于跳线点的投影分布特点，采用随机抽样一致性算法(random sampleconsensus，RANSAC)实现跳线点的精确提取。

其是采用现有技术中的随机抽样一致性算法，基于跳线在水平面上的投影呈线性分布的特点，利用随机抽样一致性算法剔除与电力线不在同一线上的噪点；然后，基于电力线在垂直面上的投影呈抛物线分布的特点，采用随机抽样一致性算法拟合剔除与高压线处于同一垂直面上的噪点；最终在剔除所有噪声点后实现电力线点云的精提取，可以满足导线弧垂检查的要求。

S5、基于输电线路的走线方向对跳线的点云坐标进行抛物线拟合，从而拟合得到跳线拟合模型。

S6、将跳线拟合模型、横担的点云坐标数据、耐张铁塔塔身的点云坐标数据投影至同一三维点云坐标系内，获取距离最近的耐张铁塔塔身和跳线的点云坐标数据，以及距离最远的横担与跳线的点云坐标数据。

可以理解的是，由于在实际应用中，跳线不一定是规则的弧形，为此，将跳线拟合模型、横担的点云坐标数据、耐张铁塔塔身的点云坐标数据投影至同一三维点云坐标系内，从而将耐张铁塔塔身以及与其连接的横担和跳线投影至三维点云坐标系内，以便于观测。同时，基于目标物的点云坐标数据可以判定出距离最近的耐张铁塔塔身和跳线的点云坐标数据，以及距离最远的横担与跳线的点云坐标数据。

S7、根据距离最近的耐张铁塔塔身和跳线的点云坐标数据计算耐张铁塔塔身和跳线的最近距离，还根据距离最远的横担与跳线的点云坐标数据计算横担与跳线的最远距离。

可以理解的是，当确定得到距离最近的耐张铁塔塔身和跳线的点云坐标数据，以及距离最远的横担与跳线的点云坐标数据后，可以通过数学运算得到相应的耐张铁塔塔身和跳线的最近距离，以及横担与跳线的最远距离。

在一个具体实施例中，步骤S3之前包括：

对点云坐标数据进行点云滤波处理，从而对点云坐标数据进行点云去噪。

需要说明的是，在实际激光雷达使用过程中，会采集到高压输电线路及地面其他物体，如高杆树木，地面建筑物等，剔除无关干扰物体对测量高压输电线路是至关重要的，为此，需要对点云坐标数据进行点云滤波处理，从而将输电线路本体及其他无关干扰物体进行区分，提取出所需的有效点云数据，同时，点云数据可能存在误差或错误坐标，则需要将此误差噪点进行筛选拆分，精确校核高压输电线路本体数据。

在一个具体实施例中，步骤S3具体包括：

S301、将点云坐标数据中的所有离散点云坐标按照升序进行排序，从而得到最小离散点云坐标和最大离散点云坐标，将最小离散点云坐标和最大离散点云坐标投影到二维平面上，对最小离散点云坐标和最大离散点云坐标进行连线以确定线段，线段为输电线路的走线方向。

需要说明的是，点云坐标数据中的点云坐标是具有离散性的，其将所有离散点云坐标按照升序进行排序，可以得到最小离散点云坐标和最大离散点云坐标，将最小离散点云坐标和最大离散点云坐标投影到二维平面上，所连接的线段为输电线路的走线方向。

S302、将点云坐标数据中的所有离散点云坐标投影到二维平面上，获取落在线段上的离散点云坐标，根据落在线段上的两个相邻的离散点云坐标计算两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离。

需要说明的是，将点云坐标数据中的所有离散点云坐标投影到二维平面上，由于点云坐标数据包括耐张铁塔塔身点云坐标和跳线点云坐标，同时，线段由耐张铁塔塔身的最小离散点云坐标和最大离散点云坐标连接组成，由于耐张铁塔塔身的海拔高度基本一致，其耐张铁塔塔身的点云坐标会落在同一条线段上，而跳线的点云坐标不会落在该线段上，因此，可以通过落在线段上的两个相邻的离散点云坐标计算两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，而该点云坐标距离为输电线路的耐张铁塔塔身的间隔单元距离。

S303、以两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离作为分割阈值，对点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据。

需要说明的是，以两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离作为分割阈值，可以对点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，而每个点云坐标集的长度为点云坐标距离。

在一个具体实施例中，本方法还包括：

判断耐张铁塔塔身和跳线的最近距离是否小于预设的第一阈值，若上述判断为小于，则生成预警信号发送至主站进行预警；

判断横担与跳线的最远距离是否大于预设的第二阈值，若上述判断为大于，则生成预警信号发送至主站进行预警。

可以理解的是，若耐张铁塔塔身和跳线的最近距离小于预设的第一阈值，或横担与跳线的最远距离大于预设的第二阈值，则均说明存在一定风险，需要进行预警，其中，预设的第一阈值和第二阈值可以为历史经验设定。

本实施例提供的一种跳线弧垂距离测量方法，通过无人机搭载激光雷达对目标物进行雷达扫描，得到目标物的三维图像，将三维图像转换为点云图像，从而获取目标物的点云坐标数据，根据输电线路的走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过点云坐标距离对点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据，并以点云坐标集作为测量单元，采用随机抽样一致性算法在点云坐标集中提取跳线的点云坐标，从而拟合得到跳线拟合模型，将跳线拟合模型、横担的点云坐标数据、耐张铁塔塔身的点云坐标数据投影至同一三维点云坐标系内，获取距离最近的耐张铁塔塔身和跳线的点云坐标数据，以及距离最远的横担与跳线的点云坐标数据分别计算耐张铁塔塔身和跳线的最近距离以及横担与跳线的最远距离，从而提高跳线弧垂距离测量效率，降低了工作强度。

以上为本发明提供的一种跳线弧垂距离测量方法的实施例的详细描述，以下为本发明提供的一种跳线弧垂距离测量系统的实施例的详细描述。

为了方便理解，请参阅图2，本发明提供的一种跳线弧垂距离测量系统，包括：

扫描模块100，用于通过无人机沿预设的航线轨迹到达输电线路的上方的目标位置，通过无人机上搭载的激光雷达对目标物进行雷达扫描，从而获取到目标物的三维图像，目标物包括耐张铁塔塔身以及与其连接的横担和跳线；

点云转换模块200，用于基于点云坐标系将三维图像转换为点云图像，从而获取目标物的点云坐标数据；

点云分隔模块300，用于获取输电线路的走线方向，根据走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过点云坐标距离对点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据；

点云提取模块400，用于采用随机抽样一致性算法在点云坐标集中提取跳线的点云坐标；

点云拟合模块500，用于基于输电线路的走线方向对跳线的点云坐标进行抛物线拟合，从而拟合得到跳线拟合模型；

投影模块600，用于将跳线拟合模型、横担的点云坐标数据、耐张铁塔塔身的点云坐标数据投影至同一三维点云坐标系内，获取距离最近的耐张铁塔塔身和跳线的点云坐标数据，以及距离最远的横担与跳线的点云坐标数据；

弧垂计算模块700，用于根据距离最近的耐张铁塔塔身和跳线的点云坐标数据计算耐张铁塔塔身和跳线的最近距离，还根据距离最远的横担与跳线的点云坐标数据计算横担与跳线的最远距离。

在一个具体实施例中，本系统还包括：

去噪模块，用于对点云坐标数据进行点云滤波处理，从而对点云坐标数据进行点云去噪。

在一个具体实施例中，点云分隔模块具体包括：

走线模块，用于将点云坐标数据中的所有离散点云坐标按照升序进行排序，从而得到最小离散点云坐标和最大离散点云坐标，将最小离散点云坐标和最大离散点云坐标投影到二维平面上，对最小离散点云坐标和最大离散点云坐标进行连线以确定线段，线段为输电线路的走线方向；

距离计算模块，用于将点云坐标数据中的所有离散点云坐标投影到二维平面上，获取落在线段上的离散点云坐标，根据落在线段上的两个相邻的离散点云坐标计算两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离；

阈值分隔模块，用于以两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离作为分割阈值，对点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据。

在一个具体实施例中，本系统还包括：

第一预警模块，用于判断耐张铁塔塔身和跳线的最近距离是否小于预设的第一阈值，若上述判断为小于，则生成预警信号发送至主站进行预警；

第二预警模块，用于判断横担与跳线的最远距离是否大于预设的第二阈值，若上述判断为大于，则生成预警信号发送至主站进行预警。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本实施例提供的一种跳线弧垂距离测量系统，通过无人机搭载激光雷达对目标物进行雷达扫描，得到目标物的三维图像，将三维图像转换为点云图像，从而获取目标物的点云坐标数据，根据输电线路的走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过点云坐标距离对点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据，并以点云坐标集作为测量单元，采用随机抽样一致性算法在点云坐标集中提取跳线的点云坐标，从而拟合得到跳线拟合模型，将跳线拟合模型、横担的点云坐标数据、耐张铁塔塔身的点云坐标数据投影至同一三维点云坐标系内，获取距离最近的耐张铁塔塔身和跳线的点云坐标数据，以及距离最远的横担与跳线的点云坐标数据分别计算耐张铁塔塔身和跳线的最近距离以及横担与跳线的最远距离，从而提高跳线弧垂距离测量效率，降低了工作强度。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种跳线弧垂距离测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过无人机沿预设的航线轨迹到达输电线路的上方的目标位置，通过所述无人机上搭载的激光雷达对目标物进行雷达扫描，从而获取到目标物的三维图像，所述目标物包括耐张铁塔塔身以及与其连接的横担和跳线；

基于点云坐标系将所述三维图像转换为点云图像，从而获取所述目标物的点云坐标数据；

获取所述输电线路的走线方向，根据所述走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过所述点云坐标距离对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据；

采用随机抽样一致性算法在所述点云坐标集中提取所述跳线的点云坐标；

基于所述输电线路的走线方向对所述跳线的点云坐标进行抛物线拟合，从而拟合得到跳线拟合模型；

将所述跳线拟合模型、所述横担的点云坐标数据、所述耐张铁塔塔身的点云坐标数据投影至同一三维点云坐标系内，获取距离最近的所述耐张铁塔塔身和所述跳线的点云坐标数据，以及距离最远的所述横担与所述跳线的点云坐标数据；

根据距离最近的所述耐张铁塔塔身和所述跳线的点云坐标数据计算所述耐张铁塔塔身和所述跳线的最近距离，还根据距离最远的所述横担与所述跳线的点云坐标数据计算所述横担与所述跳线的最远距离。

2.根据权利要求1所述的跳线弧垂距离测量方法，其特征在于，所述获取所述输电线路的走线方向以及两两相邻耐张铁塔塔身之间的间隔距离，对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据的步骤之前包括：

对所述点云坐标数据进行点云滤波处理，从而对所述点云坐标数据进行点云去噪。

3.根据权利要求1所述的跳线弧垂距离测量方法，其特征在于，所述获取所述输电线路的走线方向，根据所述走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过所述点云坐标距离对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据的步骤具体包括：

将所述点云坐标数据中的所有离散点云坐标按照升序进行排序，从而得到最小离散点云坐标和最大离散点云坐标，将所述最小离散点云坐标和所述最大离散点云坐标投影到二维平面上，对所述最小离散点云坐标和所述最大离散点云坐标进行连线以确定线段，所述线段为所述输电线路的走线方向；

将所述点云坐标数据中的所有离散点云坐标投影到所述二维平面上，获取落在所述线段上的离散点云坐标，根据落在所述线段上的两个相邻的离散点云坐标计算两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离；

以所述两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离作为分割阈值，对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据。

4.根据权利要求1所述的跳线弧垂距离测量方法，其特征在于，还包括：

判断所述耐张铁塔塔身和所述跳线的最近距离是否小于预设的第一阈值，若上述判断为小于，则生成预警信号发送至主站进行预警；

判断所述横担与所述跳线的最远距离是否大于预设的第二阈值，若上述判断为大于，则生成预警信号发送至主站进行预警。

5.一种跳线弧垂距离测量系统，其特征在于，包括：

扫描模块，用于通过无人机沿预设的航线轨迹到达输电线路的上方的目标位置，通过所述无人机上搭载的激光雷达对目标物进行雷达扫描，从而获取到目标物的三维图像，所述目标物包括耐张铁塔塔身以及与其连接的横担和跳线；

点云转换模块，用于基于点云坐标系将所述三维图像转换为点云图像，从而获取所述目标物的点云坐标数据；

点云分隔模块，用于获取所述输电线路的走线方向，根据所述走线方向确定两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离，通过所述点云坐标距离对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据；

点云提取模块，用于采用随机抽样一致性算法在所述点云坐标集中提取所述跳线的点云坐标；

点云拟合模块，用于基于所述输电线路的走线方向对所述跳线的点云坐标进行抛物线拟合，从而拟合得到跳线拟合模型；

投影模块，用于将所述跳线拟合模型、所述横担的点云坐标数据、所述耐张铁塔塔身的点云坐标数据投影至同一三维点云坐标系内，获取距离最近的所述耐张铁塔塔身和所述跳线的点云坐标数据，以及距离最远的所述横担与所述跳线的点云坐标数据；

弧垂计算模块，用于根据距离最近的所述耐张铁塔塔身和所述跳线的点云坐标数据计算所述耐张铁塔塔身和所述跳线的最近距离，还根据距离最远的所述横担与所述跳线的点云坐标数据计算所述横担与所述跳线的最远距离。

6.根据权利要求5所述的跳线弧垂距离测量系统，其特征在于，还包括：

去噪模块，用于对所述点云坐标数据进行点云滤波处理，从而对所述点云坐标数据进行点云去噪。

7.根据权利要求5所述的跳线弧垂距离测量系统，其特征在于，所述点云分隔模块具体包括：

走线模块，用于将所述点云坐标数据中的所有离散点云坐标按照升序进行排序，从而得到最小离散点云坐标和最大离散点云坐标，将所述最小离散点云坐标和所述最大离散点云坐标投影到二维平面上，对所述最小离散点云坐标和所述最大离散点云坐标进行连线以确定线段，所述线段为所述输电线路的走线方向；

距离计算模块，用于将所述点云坐标数据中的所有离散点云坐标投影到所述二维平面上，获取落在所述线段上的离散点云坐标，根据落在所述线段上的两个相邻的离散点云坐标计算两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离；

阈值分隔模块，用于以所述两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标距离作为分割阈值，对所述点云坐标数据进行分隔，从而分离出若干个点云坐标集，所述点云坐标集为两两相邻耐张铁塔塔身之间的点云坐标数据。

8.根据权利要求5所述的跳线弧垂距离测量系统，其特征在于，还包括：

第一预警模块，用于判断所述耐张铁塔塔身和所述跳线的最近距离是否小于预设的第一阈值，若上述判断为小于，则生成预警信号发送至主站进行预警；

第二预警模块，用于判断所述横担与所述跳线的最远距离是否大于预设的第二阈值，若上述判断为大于，则生成预警信号发送至主站进行预警。

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