激光雷达输电线路点云数据智能分类方法研究

摘要

为解决传统分类方法处理大规模输电线路可视化巡检的激光雷达点云数据时效率低、精度差的问题,提出了一套自动分离输电线廊道中电力线、杆塔、地面和植被的智能化方案。首先依据曲率及邻域特征精准提取出电力线点;然后利用布料滤波法分离地面点和非地面点;最后基于圆柱模型从非地面点里识别出杆塔点和植被点。此研究选用了三段不同密度的输电线走廊点云数据进行实验,结果显示该方法对三种数据集的电力线、杆塔、地面和植被识别均有良好表现,整体分类精度大于90%,电力线的用户精度和制图精度随着云点密度的增加而逐渐增高。实验证明,此方法适用于多种类型的激光雷达点云数据,其理论方法对解决输电线走廊可视化巡检的自动分类问题具有借鉴价值,为充分提高输电线路无人机巡检的效率和精度提供了科学依据。