【摘要】：針對當(dāng)前機(jī)載LiDAR技術(shù)在電力巡線應(yīng)用中對電力線數(shù)字模型高精度和快速重建的需求,該文提出一種高效的電力線點云分類方法。首先基于局部范圍點的高程統(tǒng)計直方圖,實現(xiàn)電力線點的快速粗提取;然后運用隨機(jī)抽樣一致性算法剔除殘留的電塔點,結(jié)合點云高程統(tǒng)計進(jìn)一步剔除絕緣子點,實現(xiàn)電力線點的精提取;最后利用同一垂直面內(nèi)電力線點的高程分布特性,實現(xiàn)單根電力線點的快速提取�；趯嶋H輸電線路機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明,該方法可實現(xiàn)電力線點的快速、高精度提取:粗分類后的電力線點中僅含約10%的非電力線點;精分類后約有2%的電力線點被誤分為絕緣子點,最終各條電力線點的提取比率平均為98%以上。
[Abstract]:In order to meet the demand of high precision and fast reconstruction of power line digital model in the application of airborne LiDAR technology in power patrol, an efficient classification method of power line point cloud is proposed in this paper. Firstly, based on the elevation statistical histogram of local range points, the fast rough extraction of power line points is realized, then the residual tower points are eliminated by random sampling consistency algorithm, and the insulated sub-points are further eliminated by point cloud elevation statistics to realize the fine extraction of power line points. Finally, the rapid extraction of single power line points is realized by using the elevation distribution characteristics of power line points in the same vertical plane. The experimental results based on the airborne LiDAR data of the actual transmission line show that this method can realize the fast and high precision extraction of the power line points: only about 10% of the non-power line points are contained in the coarse classification of power line points, and about 2% of the power line points are mistakenly divided into insulator points after fine classification, and the average extraction ratio of each power line point is more than 98%.
【作者單位】： 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家科技部重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)專項(2013YQ120343)
【分類號】：TN958.98

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本文編號：2527499