Page 17 - 电力与能源2023年第二期

束庆霏，等：基于多分段线性拟合的输电导线快速提取方法 111

残差密度聚类进行精提取，并分析了高温、覆冰和 此外，其他学者基于激光点云数据研究了导
大风三种典型工况下的输电线形态模拟方法。文 线的其他方面。文献［23］通过力学和几何分析模
献［10］基于已有的导线分割算法，采用二分法和 拟了导线弧垂状态。文献［24］在采集点云数据的
随机抽样一致性算法进一步精细构建分裂导线的 同时采集导线温度，在三维模型中完成动态增容
模型。文献［11］利用栅格化处理提取电力线点云 交叉跨越校核。文献［25］采用大数据挖掘输电线

数据，然后通过双重 K-均值（K-means）聚类算法 路的激光雷达点云数据，采用线性规划算法获得
和随机抽样一致性算法重建电力线。文献［12］
输电线路的对地最优安全距离。
采用迭代霍夫（Hough）变换剔除误判点云，选用
之前研究的点云数据量一般只有几百万，但
K-means 聚 类 算 法 判 断 多 分 裂 电 力 线 中 的 子 导
算法运行却需要花费大量时间。本文旨在从庞大
线，并通过悬垂链方程进行拟合。文献［13］通过
的点云数据（3 亿多点）中快速得到导线位置，在大
高程归一化和 Hough 变换初步得到电力线的二维
地坐标系下，为所有输电导线拟合 x-o-y 平面的多
平面信息，然后采用邻近点聚类算法对电力线进
分段线性方程。
行精细化提取。文献［14］首先通过体素栅格高程
特征和随机一致性算法对点云进行分类，然后利 1 雷达采集激光点云原理
用考虑交跨线的滤波算法提取电力线点云，最后
激光雷达由激光发送器、分光器、反光镜、接
采用局部加权质心的方式提取电力线关键点，实
收器组成，其测量距离采用时间差的原理，具体
现电力线的快速重建。文献［15］通过高程投影法
如下。
提取输电线路的激光点云数据，再利用最小二乘
（1）先由激光发送器发出一道激光，激光经过
法重建三维电力线。文献［16］综合利用 K-means
分光器作用后分成两束，一束直接进入接收器，另
聚类算法、筛选算法、基于法向约束的点云融合算
一束经由反光镜面反射到被测物体上。
法等初步确定电力线，再利用区域生长算法进行
（2）被测物体将光反射到反光镜面上，反光镜
导线追踪，实现电力线点云的提取。文献［17］改
进高程滤波算法对电力线进行粗提取，采用基于 面再将光反射到接收器，经由反光镜面返回的光

倾斜角度平均值的滤波算法对电力线进行精提 束和直接进入接收器的光束有一个时间差值，通
取，通过随机采样一致性算法分离电力线，最后采 过此差值结合光速即可计算出被测物体与雷达的
用直线和抛物线结合的模型重建电力线。文献 距离。
［18］根据高程分布、点云密度和倾斜角度提取电 在采集输电线路的激光点云数据时，无人机
力线点云，从而进行树障隐患检测。文献［19］通 装载雷达，在输电导线及杆塔的正上方飞行，采用
过自适应不规则三角网（TIN）算法过滤地面点和 飞行时间（TOF）技术，保证雷达测量不会随距离

非地面点，采用八邻域、基于高度、基于密度的多 的变化而变化，在远距离物体条件下，测量精度依
种滤波器，保留输电导线和杆塔的点，在二维平面 旧精准稳定。TOF 技术利用光束从发送到接收
上用直线方程和悬链线方程拟合输电导线。文献 的时间间隔来测量距离，假设发送的激光速度为
［20］提出了一种基于点云分段、聚类分析和曲线 v，发送激光到接收激光所用时间为 Δt，则被测物
拟合的分裂导线精细三维重建方法。文献［21］根 与激光雷达的距离为
据曲率及邻域特征精准提取出电力线点云。文献 v
d= Δt （1）
［22］先将线路分档，对每一档电力线的激光点云 2
进行中心化投影，并利用 K-means 聚类算法将每 由于无人机的飞行高度已知，通过换算即可
一根电力线的点云数据进行划分，最后采用直线 得到被测点的高程，再通过算法流程便可得到输
和抛物线相结合的模型重建单档单根电力线。 电导线的位置。