一種基于機(jī)載激光點(diǎn)云的電力線提取方法
為保障電力線路運(yùn)營安全,保障國民經(jīng)濟(jì),必須定期對電力線進(jìn)行巡檢。機(jī)載激光測量因其能夠精準(zhǔn)、高效地獲取電力線路上地數(shù)字模型而被廣泛地應(yīng)用于線路安全檢測,對此國內(nèi)外也有一定研究,目前主要有三種方法:利用Hough變換提取電力線方法;利用主成分分析進(jìn)行電力線提取方法;利用人機(jī)交互方式進(jìn)行電力線提取?,F(xiàn)有方法大多存在使用局限性,在運(yùn)用于城市時存在很大誤差,同時也缺乏對擬合坐標(biāo)系的考慮,擬合模型連續(xù)性較差。
在本文中提出了的方法:一種基于機(jī)載激光點(diǎn)云的電力線提取方法。將電力線提取分為3個過程:電力線點(diǎn)云的初過濾、通過張量投票確定電力線點(diǎn)云、基于snake模型的電力線提取。
1 機(jī)載點(diǎn)云的電力線提取
本文采用張量投票識別線特征點(diǎn)云,用于提取電力線。張量投票中的三個分量:棒張量、板張量與球張量分別對應(yīng)平面點(diǎn)、線點(diǎn)、特征點(diǎn)。本文通過確定出線點(diǎn)并結(jié)合snake模型提取電力線。
1.1 張量投票的分量求解
投票中,需要旋轉(zhuǎn)、對齊標(biāo)準(zhǔn)張量場以完成投票計算,再此基礎(chǔ)上先投票棒張量,繼而投票板張量、球張量。
以空間(圖1)中兩點(diǎn)為例,其棒張量投票如下:設(shè)投票點(diǎn),接受點(diǎn),是點(diǎn)從點(diǎn)接收的張量矩陣,點(diǎn)和投票點(diǎn)包含的棒張量都在同一坐標(biāo)中。棒張量沿著從到的平滑弧線傳輸。原點(diǎn)坐標(biāo)所形成的張量矩陣的特征值,時,矩陣全由棒張量分量構(gòu)成。接受點(diǎn)接收的投票張量為:
(1)
其中,為點(diǎn)的單位法向量,為投票的衰減函數(shù):
(2)
為兩點(diǎn)間的弧長,表示弧線的曲率,表示控制衰減變化的因子,決定著投票域大小,c為的函數(shù)。
當(dāng)特征值,時,矩陣全由板張量構(gòu)成,板張量投票是棒張量沿著Z軸旋轉(zhuǎn)一個單位圓求和所得:
(3)
其中,是變換矩陣,表示O-YZ面與OP連線的夾角。
圖1
同理可實(shí)現(xiàn)球張量投票。投票結(jié)束后,各散點(diǎn)均得到包含特征信息的張量矩陣。通過特征分解可得到各分量,根據(jù)每個分量的顯著性,分類各點(diǎn)。
(1)當(dāng)特征值且 時,棒張量顯著性最大,表明該點(diǎn)為面元素。
(2)當(dāng)且 時,表明該點(diǎn)為線上的點(diǎn)。
(3)當(dāng)且 時,其球張量顯著性大,表明該點(diǎn)為角點(diǎn)。
1.2 張量投票電力線點(diǎn)云提取
設(shè)置合理的高閾值,剔除大部分地面及低矮植物點(diǎn)云,得到粗略的電力線點(diǎn)云數(shù)據(jù)集;將點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行張量編碼成一系列33單位矩陣;將顯著尺度參數(shù)設(shè)置為;在投票域范圍內(nèi)進(jìn)行第一次張量投票并統(tǒng)計結(jié)果;對第一次張量投票結(jié)果進(jìn)行二次投票,將每個輸入點(diǎn)的張量信息進(jìn)行精確估計;根據(jù)投票結(jié)果,保留符合且 的點(diǎn)云。
最后,根據(jù)線路走廊點(diǎn)云數(shù)據(jù)將整段電力線分割成多個單檔距線路點(diǎn)云子集;根據(jù)統(tǒng)計分析法在高程方向?qū)€路進(jìn)行分層,根據(jù)空間中每根輸電線路的線路差距來分離出單根輸電線。
1.3 基于snake模型的電力線提取
Snake模型[4]以構(gòu)成一定形狀的一些控制點(diǎn)(輪廓線),通過模板自身的彈性形變,與圖像局部特征相匹配達(dá)到調(diào)和,即某種能量函數(shù)極小化,完成對圖像的分別,再通過對模板的進(jìn)一步分析而實(shí)現(xiàn)圖像的理解和識別。
Snake模型由一組控制點(diǎn)組成,在坐標(biāo)系中這些點(diǎn)以首尾以直線相連構(gòu)成輪廓線,曲線長度s是以傅里葉變換形式描述邊界的自變量,在Snake控制點(diǎn)上定義能量函數(shù)
α,β分別控制Snake模型的彈性和剛性,將能量函數(shù)極小化,再結(jié)合歐拉方程,內(nèi)部曲線能量寫為:
snake模型要求初始輪廓盡可能的靠近真實(shí)輪廓,本文依據(jù)張量投票處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)確定初始輪廓,進(jìn)而更精準(zhǔn)的提取有效電力線數(shù)據(jù),做到對電力線進(jìn)行分股。
2 實(shí)驗(yàn)與分析
本文以南京某區(qū)域機(jī)載點(diǎn)云為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),通過上述方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理 ,圖2為原始機(jī)載點(diǎn)云,圖3為經(jīng)過采用本文方法提取的電力線點(diǎn)云。
圖2 原始機(jī)載點(diǎn)云
圖3 處理后數(shù)據(jù)
經(jīng)上述初過濾,電力線提取,電力線分股等步驟,對本文方法提取出來的電力線數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計。由表1可知,電力線全部正確提取,電力線點(diǎn)提取率較高。
表1 電力線統(tǒng)計
樣本編號 | 原始 點(diǎn)數(shù)/個 | 提取 點(diǎn)數(shù)/個 | 電力線 條數(shù) | 正確提取 條數(shù) | 提取率/% |
1 | 42226 | 41086 | 14 | 14 | 97.3 |
2 | 28967 | 28446 | 14 | 14 | 98.2 |
3 | 36422 | 35584 | 14 | 14 | 97.7 |
4 | 31445 | 30910 | 14 | 14 | 98.3 |
3 結(jié)語
本文中提出的方法優(yōu)點(diǎn)采用張量模型結(jié)合snake區(qū)域增長模型提取電力線,上述結(jié)果表明各電力線提取的正確率較高,且近鄰的多根電力線也能得到有效分離,證明了本文方法的有效性和可行性。本文方法在處理電力線提取上具有較大的優(yōu)勢,但電力線與電塔點(diǎn)不易分離方面還有待完善。
本文來源:《企業(yè)科技與發(fā)展》:http://m.00559.cn/w/qk/21223.html
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