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1、机载激光点云数据中分裂导线自动提取和重建 周汝琴 翟瑞聪 江万寿 徐博 黄伟 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 广东电网有限责任公司机巡作业中心 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室 武汉汇卓航科技有限公司 摘 要： 针对电力线精细重建问题, 该文从分裂导线的空间分布特点出发, 提出一种从机载激光点云数据中自动提取并精细重建分裂导线的方法, 即在提取单根导线或地线点云的基础上, 对分裂导线点云基于二分法提取每根分裂子导线点云, 并采用随机抽样一致性算法对电力线分别在 XOY 平面进行二维直线拟合、在某垂直平面进行悬链线拟合。实验数据表明, 该方法具有鲁棒性好、拟合精度高等特
2、点, 能精细地重建出每根分裂子导线。关键词： 机载激光雷达; 分裂导线; 二分法; 随机抽样一致性; 悬链线; 作者简介：周汝琴 (1995) , 女, 湖南常德人, 硕士研究生, 主要研究方向为摄影测量与遥感。Email:作者简介：江万寿 研究员 Email:收稿日期：2017-03-20基金：南方电网重点科技项目 (GDKJQQ20161189) Automatic extraction and reconstruction of bundle conductors from airborne LiDAR point cloudsZHOU Ruqin ZHAI Ruicong JIANG
3、Wanshou XU Bo HUANG Wei State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing of Wuhan University; Patrol Operation Center of Guangdong Power Grid Co. Ltd.; Abstract： Aiming at the problem of precise reconstruction of power lines, an automatic method of extracting
4、and reconstructing bundle conductors from airborne Li DAR point clouds was presented considering the spatial distribution characteristics of bundle conductors. Firstly, dichotomy was used to extract sub-conductor points after the extraction of each conductor or ground wires points. Secondly, the RAN
5、SAC algorithm was adopted to fit a power line. The linear model was used to fit power lines on XOY plane while catenary model was used on a vertical plane. Experimental results showed the proposed method could reconstruct each sub-conductor robustly with high precision.Keyword： airborne LiDAR; bundl
6、e conductors; dichotomy; RANSAC; catenary; Received： 2017-03-200 引言高压输电线路是国家的重要基础设施, 输电线路的安全直接影响着人们的日常生产生活和国家经济1。由于电力线路长期暴露在自然环境中, 经常受到雷击、污秽、强风、鸟害等外界因素的侵害, 电网运营维护管理部门需要对输电线路进行周期性的电力巡线以防止和杜绝电网事故的发生2。为满足经济快速发展的需要, 超高压大容量输电线路越来越多, 再加上线路走廊穿越的地理环境复杂, 给线路的管理和监测带来了很多困难3。机载激光扫描 (light detection and ranging,
7、 Li DAR) 技术作为近年来快速发展的一项新技术, 可以快速获取高精度的三维信息, 有效弥补传统航空摄影测量难以快速进行电力线测量的不足, 提高电力巡线的效率, 减少输电事故的发生4。因此, 研究机载激光扫描数据中电力线的自动提取和精细重建技术对电力巡线工作有着非常重要的现实意义。在高压、超高压、特高压输电线路架设中, 为抑制电晕放电和线路电抗, 一般采用分裂导线进行架设, 且每隔一段距离采用间隔棒对分裂导线进行固定。但现有文献中的 Li DAR 电力线建模研究绝大部分局限于非分裂导线, 或者把分裂导线当成单导线进行处理, 且现有方法只适用于数据质量较好的情况, 对于存在较多噪声的点云数据
8、, 提取与重建结果并不理想。例如, 文献5-6根据 Li DAR 点云的维数特征自动提取电力线, 通过聚类得到同一电力线上的点集, 再用简化的悬链线方程对导线进行整体拟合, 但该方法易受噪声的影响, 且提取的电力线并不连续;文献7-9先通过滤波区分地面点和植被点, 然后采用二维Hough 变换分离各电力线, 根据双曲余弦函数拟合电力线, 缺点是树木和电力线混合区域的提取结果相对较差, 当电力线出现垂直排列时, 用二维 Hough 变换很难检测出多条电力线;文献9首先对每一档的电力线 Li DAR 点云进行中心化投影, 再利用 k-means 聚类得到各电力线, 最后根据直线和抛物线相结合的模型
9、进行三维重建, 该方法能较好的解决重投影和断裂的问题, 但聚类结果易受噪声的影响且抛物线模型并不符合电力线点云实际分布特点, 拟合精度不高;文献1采用机器学习的方法通过 Joint Boost 分类器提取电力线, 再通过相似性检测提取各电力线, 最后采用悬链线进行拟合, 该方法能较好地解决电力线重投影和断裂的问题, 但对分裂导线, 由于同一导线的不同子导线之间间隔距离小、高差接近且每隔一段距离存在间隔棒或噪声点, 导致相似性特征不稳定, 很难区分分裂导线的不同子导线。总的来说, 现有方法存在抗噪性较差、拟合精度较低等问题。针对这些问题, 本文在已有的电力线提取与重建方法的基础上提出了一种从机载
10、激光点云数据中自动提取和精细重建分裂导线的方法 (图 1) , 即在提取单根导线或地线的基础上, 对各分裂导线基于二分法准确提取每根分裂子导线, 并采用双重RANSAC 算法对导线或地线实现高精度拟合。本方法将综合考虑多种空间配置结构和类型的电力线三维重建, 同时将减小粗差点对重建结果的负面影响。图 1 机载激光点云数据中分裂导线自动提取和精细重建流程图 Fig.1 Flowchart of Automatic Extraction and Precise Reconstruction of Bundle Conductors from Airborne Li DAR Point Clouds
11、 下载原图1 导线或地线提取导线或地线的提取是分裂导线自动提取和精细重建的基础。从 Li DAR 点云数据中提取导线或地线已经有较多的研究1,5-16, 大体上可以分为两种方法:基于线性形状的提取方法 (如 RANSAC 和 2D Hough 变换) 和基于监督分类的方法10。基于线性形状的提取方法需要对每个点进行计算以判断该点是否属于直线, 导致该方法耗费较大的计算量, 尤其是当点云数据较庞大时;基于监督分类的方法需要大量的训练样本进行训练, 训练样本的好坏直接影响分类的精度10。由于导线或地线的提取不是本文重点研究内容, 本文参考已有算法, 首先根据电力线点云的空间分布特征 (坡度17、密
12、度和高差10) 尽可能地滤除地面点和植被点;再根据电力塔点在局部区域内高程变化大 (即 Z 方向方差大) 的特点滤除电力塔点, 得到电力线候选点;最后对电力线候选点进行空间聚类9,11得到同一导线或地线上的点云, 具体流程如图 2 所示。图 2 导线或地线提取流程图 Fig.2 Flowchart of Conductor Points or Ground Wires Points Extraction 下载原图2 基于二分法自动提取分裂子导线识别分裂导线是提取分裂子导线的前提。分裂导线是一组平行导线按一定的几何排列连接的导线束, 各分导线间隔一定距离并按对称多角形排列, 而且布置在正多边形的
13、顶点上。普通分裂导线的分裂根数一般不超过 4 根, 超高压输电线路的分裂导线数一般取 34 根, 裂相距离一般为 0.20.5 m。根据该特点, 对提取的导线或地线点云整体进行拟合, 并计算原始点到最近拟合点的拟合残差 (式 1) , 根据分裂导线拟合残差较大而非分裂导线或地线拟合残差较小来识别分裂导线 (残差阈值 T 一般取值等于裂相距离的一半) 。如图 3 (a) , 对分裂导线点云进行第一次分裂。将导线点云 L (i) 投影到 XOZ竖直面上, 将投影等分为若干导线段。当导线段长度较小时 (本文设置为 5 m) , 可认为直线。用最小二乘法对每段导线段分别进行线性拟合, 得到直线方程Ax
14、+Bz+C=0, 根据式 (2) 对该导线段上所有点 (x i, zi) 分别计算 d 值。预设距离阈值 DIS (根据分裂导线规格设置, 一般为裂相距离的一半) , 若dDIS, 则认为该点位于该分裂导线 L (i) 的上部分;若 d-DIS, 则认为该点位于该分裂导线 L (i) 的下部分;若 d 介于-DISDIS 之间, 则认为该点位于该分裂导线 L (i) 的中间部分。对各导线段全部划分完后, 得到该分裂导线的上部分点集 S (0) 、中间部分点集 S (1) 和下部分点集 S (2) 。分别判断各部分点集 S (j) (j=0, 1, 2) 上点数是否大于点数阈值, 若不大于点数阈
15、值, 则将该点集 S (j) 作为粗差点剔除;否则对该点集 S (j) 基于双重 RANSAC 进行拟合并计算残差。其中, 点数阈值的设置与点云密度有关, 本文中设置点数阈值为 100。若残差小于残差阈值, 则认为是该点集 S (j) 中仅包含一根分裂子导线, 直接输出拟合结果;若不小于残差阈值, 则认为该点集 S (j) 中仍然包含多根分裂子导线, 对该点集 S (j) 继续进行第二次分裂 (图 3 (b) ) 。图 3 分裂导线的提取 Fig.3 Extraction of Conductor Bundles 下载原图1) 将点集 S (j) 整体投影到 XOY 水平面上, 并根据最小二乘
16、原理对投影点云整体进行线性拟合, 得到直线方程 ax+by+c=0, 根据式 (3) 对该点集 S (j) 中所有点云 (x i, yi) 分别计算 t。若 tDIS, 则认为该点位于该点集 S (j) 的左部分;若 t-DIS, 则认为该点位于该点集 S (j) 的右部分;若 t 介于-DISDIS 之间, 则认为该点位于该点集S (j) 的中间部分。将该点集 S (j) 全部划分完后, 得到点集 S (j) 的左部分子集 T (0) 、中间部分子集 T (1) 和右部分子集 T (2) 。分别判断各子集 T (k) (k=0, 1, 2) 上点数是否大于阈值, 若是, 对该子集 T (k) 基于双重 RANSAC 进行拟合并计算残差, 输出拟合结果;否则, 将该子集 T (k) 作为粗差点剔除。2) 重复步骤 1) , 直至 L (i) 中每根分裂子导线 S (j) 都进行处理。最
