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    基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的電力線建模方法研究

    2021-12-17 05:24:56宋袁龍彭桂輝
    中國(guó)煤炭地質(zhì) 2021年11期
    關(guān)鍵詞:霍夫單根電力線

    宋袁龍,彭桂輝

    (中煤航測(cè)遙感局技術(shù)發(fā)展研究院,西安 710100)

    0 引言

    機(jī)載激光雷達(dá)(LiDAR)可以快速獲取高精度、高密度的地球表面及地物三維坐標(biāo)信息。隨著輕小型機(jī)載LiDAR硬件技術(shù)和無(wú)人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,機(jī)載激光掃描在電力巡線方面的應(yīng)用也逐漸成為業(yè)內(nèi)關(guān)注的熱點(diǎn)[1-5]。

    機(jī)載LiDAR可以很好地解決空間定位和三維測(cè)量精度的問(wèn)題,作業(yè)周期短,能夠快速獲取電力線走廊的電力設(shè)施、植被分布、沿線建筑等空間信息。因此,機(jī)載LiDAR可以應(yīng)用于電力巡檢工作中,快速排查電力設(shè)施周圍的安全隱患。在數(shù)據(jù)中自動(dòng)識(shí)別分類并提取單根電力線點(diǎn)云是該技術(shù)應(yīng)用的難點(diǎn)之一,目前,已有學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究,并且取得了一定成果。劉正軍等基于直方圖統(tǒng)計(jì)分析法對(duì)電力線點(diǎn)云進(jìn)行分層,然后對(duì)單根電力線進(jìn)行分離,從而建立了懸鏈線方程模型,不過(guò)該方法對(duì)懸垂較大的電力線數(shù)據(jù)處理效果不佳,同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)缺失的電力線也不能適用[6-7]。邱煥斌采用對(duì)橫截面采樣并聚類的方法提取電力線束,不過(guò)該方法對(duì)單條電力線在橫斷面上的分布有一定的要求,具有一定的實(shí)施局限性[8]。梁靜等提出了一種基于KD樹(shù)聚類的電力線識(shí)別方法,該方法僅適用于連續(xù)且緊密相連的電力線數(shù)據(jù),無(wú)法處理電力線點(diǎn)云不連續(xù)的數(shù)據(jù)[9]。余潔等人提出采用霍夫變換分離單根電力線的方法,但是不能避免傳統(tǒng)霍夫變換帶來(lái)的檢測(cè)誤差以及雜亂數(shù)據(jù)點(diǎn)干擾,從而影響檢測(cè)的準(zhǔn)確度[10]。Y.Jwa等人提出基于空間格網(wǎng)識(shí)別單根電力線的方法,但是僅適用于點(diǎn)云密度較高的數(shù)據(jù)[11]。Thomas Melzer等人提出了應(yīng)用迭代霍夫變換提取單根電力線,該方法在一定程度上解決了傳統(tǒng)霍夫變換帶來(lái)的提取精度不高的問(wèn)題,但是依然存在檢測(cè)直線不準(zhǔn)確的問(wèn)題,導(dǎo)致電力線點(diǎn)云分類錯(cuò)誤[12]。

    因此,為解決上述技術(shù)中存在的問(wèn)題,本文結(jié)合霍夫變換與最小二乘擬合法實(shí)現(xiàn)了一種魯棒性及實(shí)用性更強(qiáng)的LiDAR數(shù)據(jù)電力線分類方法。

    1 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云電力線提取方法

    1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    初始的數(shù)據(jù)集中包含了大量與電力線無(wú)關(guān)的信息,如地面、植被、建筑等,給電力線信息提取帶來(lái)不必要的干擾,并且增加了冗余的運(yùn)算量。因此,在進(jìn)行計(jì)算之前需要先將這些點(diǎn)云排除。

    預(yù)處理的過(guò)程主要包括去除地面點(diǎn)云(點(diǎn)云濾波)和去除距離地面高差小于一定閾值(電力線一般高于建筑物、植被等地物)的地物點(diǎn)云。本文采用了三角網(wǎng)漸進(jìn)加密濾波算法分類地面點(diǎn),并在地形參考面上根據(jù)設(shè)定的高程閾值進(jìn)行地物分類,將距離地面小于一定高度的點(diǎn)云排除。這些預(yù)處理的過(guò)程均為現(xiàn)有的成熟技術(shù),并且比較通用,本文不再贅述。

    1.2 迭代霍夫變換

    霍夫變換是圖像處理領(lǐng)域的一種成熟方法,可以用于識(shí)別圖像中的直線特征。兩個(gè)電塔之間的電力線在XY平面上投影正好為平行的直線,根據(jù)這一特征,可以應(yīng)用霍夫變換的原理進(jìn)行電力線識(shí)別。

    將霍夫變換應(yīng)用于點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí),由于點(diǎn)間距的存在和點(diǎn)云的離散性,或者數(shù)據(jù)采集時(shí)電力線的晃動(dòng),電力線點(diǎn)云并非嚴(yán)格按照數(shù)學(xué)意義上的直線排列,對(duì)數(shù)據(jù)集一次性進(jìn)行霍夫變換直線提取時(shí)格網(wǎng)值的閾值很難控制,并且直線的數(shù)目也難以確定,直線識(shí)別效果并不理想。

    為了避免上述的問(wèn)題,本文采用迭代霍夫變換方法,即對(duì)數(shù)據(jù)集點(diǎn)云進(jìn)行霍夫變換后,僅統(tǒng)計(jì)霍夫空間累加值最大的格網(wǎng)用以獲得直線方程,并用該直線方程篩選呈直線排列的點(diǎn)云,然后將剩余點(diǎn)云重復(fù)進(jìn)行上述步驟,直到全部直線均被檢測(cè)(在實(shí)際應(yīng)用中,可以根據(jù)電力走廊的電力線數(shù)目設(shè)置迭代次數(shù))。通過(guò)迭代的霍夫變換,每次提取的直線都是當(dāng)前數(shù)據(jù)集中直線形態(tài)最明顯的點(diǎn)云,計(jì)算結(jié)果明顯優(yōu)于直接進(jìn)行霍夫變換。

    1.3 最小二乘法優(yōu)化HT的直線方程

    采用霍夫變換可以直接獲得直線的極坐標(biāo)方程參數(shù),但是由于實(shí)際的電力線點(diǎn)云并非嚴(yán)格按照直線排列,獲取的直線方程只能反映數(shù)據(jù)集中直線形態(tài)最明顯的點(diǎn)云分布,而并不是穿越整條電力線最優(yōu)直線。此時(shí),根據(jù)點(diǎn)到直線的距離作為條件進(jìn)行電力線點(diǎn)云分類時(shí),會(huì)出現(xiàn)誤分類或者同根電力線點(diǎn)云分類不完全的情況。因此,本文對(duì)獲取直線方程的方法進(jìn)行了改進(jìn),霍夫變換中引入最小二乘的方法擬合單條電力線的直線方程,具體方法如下:

    在霍夫變換獲取最大累加值的格網(wǎng)后,將參與計(jì)算該格網(wǎng)的點(diǎn)云進(jìn)行標(biāo)記,得到點(diǎn)集P1=(xi,yi,zi),(i= 1,2,…,N),對(duì)該點(diǎn)集進(jìn)行直線最小二乘擬合。最小二乘擬合對(duì)離群點(diǎn)的干擾特別敏感,而經(jīng)過(guò)霍夫變換的點(diǎn)集很好地排除了離群點(diǎn),因此應(yīng)用最小二乘可以獲得穿越點(diǎn)集的最優(yōu)直線方程。

    1.4 電力線點(diǎn)云分類

    獲取直線方程之后,可以根據(jù)點(diǎn)到直線的距離公式:

    (1)

    將d滿足閾值的點(diǎn)云分類為同一根電力線,記為點(diǎn)集P2。在實(shí)際應(yīng)用中,輸電線路通常是多層分布,在XY平面內(nèi)有可能產(chǎn)生重疊,僅用XY平面內(nèi)點(diǎn)到直線的距離有可能獲得多條電力線點(diǎn)云。根據(jù)電力線點(diǎn)云分布的特征:同根電力線的相鄰點(diǎn)云三維距離很近,遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于不同根電力線的點(diǎn)云,可以對(duì)P2中的多條電力線點(diǎn)云進(jìn)行分離。即對(duì)P2中的點(diǎn)集根據(jù)XY坐標(biāo)進(jìn)行排序,相鄰點(diǎn)云的三維距離若小于閾值則分類為同一根電力線。

    1.5 電力線建模

    兩個(gè)電塔之間的電力線點(diǎn)云呈懸鏈線形態(tài)。懸鏈線方程級(jí)數(shù)展開(kāi)為拋物線方程[13],因此,可以采用空間拋物線方程作為電力線模型。電力線在XY平面內(nèi)的直線方程斜截式:

    y=kx+b

    (2)

    在通過(guò)該直線且垂直于XOY的MOZ平面上,電力線為一根拋物線。根據(jù)式(3)將電力線點(diǎn)云x的坐標(biāo)投影到拋物線所在的MOZ平面,應(yīng)用最小二乘擬合對(duì)單根電力線進(jìn)行拋物線擬合,得到拋物線方程(4)。

    m=x/tan-1k

    (3)

    am2+bz+c=0

    (4)

    由(1)、(4)式可得到空間三維點(diǎn)集拋物線方程,即電力線模型方程。

    2 實(shí)驗(yàn)

    在Visual Studio 2010 C++開(kāi)發(fā)環(huán)境中,實(shí)現(xiàn)了本文所述的電力線提取方法。實(shí)驗(yàn)計(jì)算機(jī)配置為Intel i5-2300 CPU 2.8HZ,4.0G內(nèi)存,裝配Windows7系統(tǒng)。

    采用了兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。第一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)由中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院采集的廣州某地的輸電線數(shù)據(jù)。該電力線路長(zhǎng)度約為353m,點(diǎn)云平均密度為84點(diǎn)/m2,包含4層共8根電力線。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,然后根據(jù)地形,采用10m作為高程閾值,將高程小于該閾值的點(diǎn)排除?;舴蜃儞Q時(shí),角度參數(shù)粒度設(shè)置為0.5°,電力線提取及重建的結(jié)果如圖1所示,使用本方法對(duì)每根電力線進(jìn)行了分離,精確重建了每根電力線。

    圖1 第一組實(shí)驗(yàn)電力線提取及重建Figure 1 First group experimental power line extraction and reconstructing

    第二組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)由煤航測(cè)繪院提供,為國(guó)外某地的電力線走廊數(shù)據(jù)(圖2)。該數(shù)據(jù)點(diǎn)云密度較低,平均點(diǎn)密度為23個(gè)點(diǎn)/m2,電力線數(shù)據(jù)存在密度、斷裂的情況,本文截取了其中兩個(gè)電塔之間的部分電力線點(diǎn)云,在數(shù)據(jù)質(zhì)量較差的情況下,單根電力線分離和重建的效果。霍夫變換角度參數(shù)粒度設(shè)置為0.1°(圖3),每一根電線都能夠正確的分離,對(duì)其中的分裂導(dǎo)線也進(jìn)行了詳細(xì)的區(qū)分。

    圖2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)2示例Figure 2 Experimental data 2 demonstration

    圖3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)2電力線重建結(jié)果Figure 3 Experimental data 2 power line reconstruction result

    將本方法應(yīng)用于上述兩組質(zhì)量不同的數(shù)據(jù)時(shí)均取得了較好的效果,實(shí)驗(yàn)說(shuō)明,直線識(shí)別的精確度依賴于霍夫變換中角度參數(shù)的粒度,在需要精確分離電力線時(shí),該參數(shù)應(yīng)選擇較小的值。

    3 結(jié)論

    針對(duì)機(jī)載LiDAR在電力巡線中的應(yīng)用,提出了一種機(jī)載LiDAR點(diǎn)云電路線提取方法,采用迭代霍夫變換識(shí)別電力線,并在現(xiàn)有的霍夫變換基礎(chǔ)上引入了最小二乘原理,提高了電力線分類的精度,該方法對(duì)電力線點(diǎn)云稀疏、密度分布不均勻的數(shù)據(jù)也具有良好的適應(yīng)性,目前已經(jīng)正式應(yīng)用于煤航數(shù)據(jù)處理軟件LiDAR-DP。

    下一步的研究將側(cè)重于提高迭代霍夫變換計(jì)算的效率以提高其速度。同時(shí),研究多檔電力線兩個(gè)電塔之間的數(shù)據(jù)自動(dòng)分割方法,以提高其自動(dòng)化程度。

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