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通过无人机搭载激光雷达(LiDAR)测量系统进行电力线巡检实验,提出了一种基于多系统精密单点定位(PPP)的机载LiDAR电力线巡检方法,重点分析了基站差分、单系统PPP、多系统融合PPP三种处理策略生成POS数据的方法,并利用江苏省中北部采集的机载雷达数据及人工布设的控制点结果进行验证. 实验结果表明:三种方法得到的POS数据均方根误差(RMSE)均在0.016 m以内,与单系统PPP相比,多系统PPP在高程方向提高了12%,在东(E)方向提高了21%,在北(N)方向提高了17%,文中提出的方法生成三维(3D)点云数据精度较高,生成的点云数据精度满足精细电力线巡检的要求. 相似文献
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无人直升机搭载激光雷达（LiDAR）进行输电线路巡检具有高精度、低成本的优点,为了获取高精度输电线路三维点云高精度地理空间坐标,采用基于基站差分动态后处理（PPK）、江苏省连续运行参考站（JS-CORS）、千寻位置（QX-CORS）等三种不同定位服务方式进行输电线路巡检,分析了三种定位下获取的点位定位精度以及点云质量. 实际结果表明,PPK定位方式平面检核点与高程检核点误差平均值皆在0.1 m以内,其精度最高,数据质量最好,JS-CORS实时定位方式与QX-CORS实时定位方式精度次之. 为无人直升机搭载LiDAR进行输电线路巡检选择定位方式提供了参考. 相似文献
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针对无人机电力巡检距离判定算法缺乏问题,本文提出了一种基于无人机LiDAR点云分类的安全距离判定算法,该法首先对LiDAR点云进行维度特征分类,然后将电力悬线方程改进为最小二乘法模型,并以分段的方法计算地物到电力悬线的空间距离。实验表明,本文提出的距离判定算法距离测量精度接近于全站仪测量精度,且算法鲁棒性较好,具有较低的时间复杂度,不失为一种高精度无人机载LiDAR点云电力线安全距离判定新方法。 相似文献
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随着电子、传感器与低空无人机技术的快速发展,轻小型、集成化的无人机LiDAR系统成为研究的热点,且无人机搭载LiDAR系统的数据获取、数据处理、点云配准与滤波及应用技术水平在不断的发展与完善。无人机飞行平台以起降条件简易、航空管制少及天气条件影响较小等优点,有效地弥补有人机搭载LiDAR测量系统平台的不足。本文结合广东东部山区、植被茂密区的某公路勘测项目,对采用无人机搭载LiDAR设备的数据获取、处理、精度验证等几个方面进行分析与总结,以期无人机搭载LiDAR设备的技术得到广泛推广与应用。 相似文献
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以广州市从化测区为例,利用LiDAR系统获取的影像数据与点云数据,分析其数据特征,研制开发城市机载LiDAR测图平台,并在实际中得到成功应用。本文对其主要功能、关键技术进行了系统论述,该平台是在激光点云及数码航空影像综合使用上的一次成功尝试。 相似文献
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针对电力巡线机载激光雷达（LiDAR）激光点云电塔自动提取问题，提出了一种电塔自动定位和点云提取算法。首先，基于点云进行二维空间网格划分，利用网格点云高程偏差和方差特征提取潜在电塔网格；其次，基于电塔点云的高程连续特性完成电塔自动定位和点云粗提取；然后，利用点云分层密度信息和图像开运算，实现电塔精细提取；最后，利用轻小型无人机载激光雷达数据验证本文算法的有效性。试验结果表明，本文所提出的自动提取算法，能够有效解决LiDAR数据中电塔自动定位和点云提取问题，在LiDAR数据质量较差时仍能够取得良好效果，算法对于噪点数据具有较强的稳健性。本文所提出的电塔自动提取算法在LiDAR电力巡检数据处理中具有一定的应用价值。 相似文献
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通过无人机载激光雷达对宁东煤炭基地马莲台煤矿地表塌陷区进行扫描测绘,获取到了高时间分辨率、高空间分辨率和测量精度均匀的地表点云数据,并对点云数据进行了处理和三维建模;同时对项目区布设的检测点进行水准联测,与无人机载激光雷达所测的点云数据进行对比分析,对无人机载激光雷达的精度有了进一步了解。此次项目总结了无人机载激光雷达的工作流程和数据处理方法,对无人机载激光雷达的推广应用起到了积极的示范指导作用。 相似文献
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提出了一种基于线性体素分割的机载LiDAR点云电力线自动提取方法.该方法首先基于八叉树结构对海量三维点云数据进行体素化处理,再对体素点云进行线性检测,并结合马尔可夫随机场(MRF)对线性体素进行分割.然后在分割得到的线性段中,通过杆塔和电力线之间上下文关系的先验知识对杆塔进行精度定位,获取杆塔连接线边集.最后,通过设定的圆柱形搜索框,对边集周围的线性段进行识别,提取出电力线点云.为了验证本文方法的有效性,对江苏省电力设计院提供的在山区复杂场景中采集得到的3块机载LiDAR数据进行试验.结果表明,本文方法能够从LiDAR点云数据中提取出较为完整的电力线,提取的平均质量达到了92.6％,对电力线的风险管理具有较高的应用价值. 相似文献
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及时、准确地监测电力线安全可以预防危险情况的发生。本文以机载点云为研究对象,提出了一种基于随机森林后验概率的马尔可夫随机场模型,用于电力线场景的点云分类。首先结合空间金字塔理论构建多尺度视觉分类特征以此描述空间点及其邻域的几何形状信息;接着利用随机森林分类器描述观测数据的概率分布,基于马尔可夫随机场模型建立顾及上下文信息的先验概率,从而构建一个多标记能量函数;最后利用多标记图割技术最小化能量函数完成分类标签优化。利用直升机巡线系统和小型无人机巡线系统获取的LiDAR点云数据来验证本文提出的模型。试验结果表明,该模型能够有效地分类场景中的电塔、电力线和植被且总分类正确率得到98%以上。与其他分类方法相比,本文提出的模型总体精度更高,尤其是电塔的分类优势明显。 相似文献
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针对基于直升机激光雷达(LiDAR)测量技术的电力巡线对全自动电力线三维重建的迫切需求,该文提出了一种基于分层随机抽样和电力线三维重建数学模型约束的单档电力线LiDAR点云聚类方法。其中,利用了直线段和悬链线段相结合的电力线三维数学模型描述了现实三维场景中的电力线形态,并以此约束点云分层随机抽样的结果。聚类过程中,首先进行数据预处理和分段组织;接着进行标号。实验表明,该文的聚类方法具有对电力线根数、电力线类型、电力线空间构型、长度、两端电塔高差、点云不规则断裂、粗差等因素不敏感的优势。 相似文献
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机载LiDAR点云数据中电力线的提取方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
提出了一种基于机载LiDAR点云数据的电力线提取方法。首先在进行LiDAR数据滤波的基础上,分离地面点与非地面点;然后针对非地面点采取一种基于角度的滤波方法,分离非地面点中的植被点与电力线点,对电力线点,采用二维Hough变换进一步分离各条电力线点;最后使用双曲余弦函数模型,对单条电力线进行曲线拟合。实验结果表明,该方法能够从LiDAR点云数据中较完整地提取出电力线点,电力线点提取正确率达96.2%,并能够对电力线走廊进行三维重建。 相似文献