一種基于機(jī)載激光點(diǎn)云的電力線提取方法

為保障電力線路運(yùn)營(yíng)安全，保障國(guó)民經(jīng)濟(jì)，必須定期對(duì)電力線進(jìn)行巡檢。機(jī)載激光測(cè)量因其能夠精準(zhǔn)、高效地獲取電力線路上地?cái)?shù)字模型而被廣泛地應(yīng)用于線路安全檢測(cè)，對(duì)此國(guó)內(nèi)外也有一定研究，目前主要有三種方法：利用Hough變換提取電力線方法；利用主成分分析進(jìn)行電力線提取方法；利用人機(jī)交互方式進(jìn)行電力線提取。現(xiàn)有方法大多存在使用局限性，在運(yùn)用于城市時(shí)存在很大誤差，同時(shí)也缺乏對(duì)擬合坐標(biāo)系的考慮，擬合模型連續(xù)性較差。

在本文中提出了的方法：一種基于機(jī)載激光點(diǎn)云的電力線提取方法。將電力線提取分為3個(gè)過(guò)程：電力線點(diǎn)云的初過(guò)濾、通過(guò)張量投票確定電力線點(diǎn)云、基于snake模型的電力線提取。

1  機(jī)載點(diǎn)云的電力線提取

本文采用張量投票識(shí)別線特征點(diǎn)云，用于提取電力線。張量投票中的三個(gè)分量：棒張量、板張量與球張量分別對(duì)應(yīng)平面點(diǎn)、線點(diǎn)、特征點(diǎn)。本文通過(guò)確定出線點(diǎn)并結(jié)合snake模型提取電力線。

1.1  張量投票的分量求解

投票中，需要旋轉(zhuǎn)、對(duì)齊標(biāo)準(zhǔn)張量場(chǎng)以完成投票計(jì)算，再此基礎(chǔ)上先投票棒張量，繼而投票板張量、球張量。

以空間（圖1）中兩點(diǎn)為例，其棒張量投票如下：設(shè)投票點(diǎn)，接受點(diǎn)，是點(diǎn)從點(diǎn)接收的張量矩陣，點(diǎn)和投票點(diǎn)包含的棒張量都在同一坐標(biāo)中。棒張量沿著從到的平滑弧線傳輸。原點(diǎn)坐標(biāo)所形成的張量矩陣的特征值，時(shí)，矩陣全由棒張量分量構(gòu)成。接受點(diǎn)接收的投票張量為：

   (1)

其中，為點(diǎn)的單位法向量，為投票的衰減函數(shù)：

 (2)

為兩點(diǎn)間的弧長(zhǎng)，表示弧線的曲率，表示控制衰減變化的因子，決定著投票域大小，c為的函數(shù)。

當(dāng)特征值，時(shí)，矩陣全由板張量構(gòu)成，板張量投票是棒張量沿著Z軸旋轉(zhuǎn)一個(gè)單位圓求和所得：

 (3)

其中，是變換矩陣，表示O-YZ面與OP連線的夾角。 

圖1

同理可實(shí)現(xiàn)球張量投票。投票結(jié)束后，各散點(diǎn)均得到包含特征信息的張量矩陣。通過(guò)特征分解可得到各分量，根據(jù)每個(gè)分量的顯著性，分類(lèi)各點(diǎn)。

(1)當(dāng)特征值且 時(shí)，棒張量顯著性最大，表明該點(diǎn)為面元素。

(2)當(dāng)且 時(shí)，表明該點(diǎn)為線上的點(diǎn)。

(3)當(dāng)且 時(shí)，其球張量顯著性大，表明該點(diǎn)為角點(diǎn)。

1.2  張量投票電力線點(diǎn)云提取

設(shè)置合理的高閾值，剔除大部分地面及低矮植物點(diǎn)云，得到粗略的電力線點(diǎn)云數(shù)據(jù)集；將點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行張量編碼成一系列33單位矩陣；將顯著尺度參數(shù)設(shè)置為；在投票域范圍內(nèi)進(jìn)行第一次張量投票并統(tǒng)計(jì)結(jié)果；對(duì)第一次張量投票結(jié)果進(jìn)行二次投票，將每個(gè)輸入點(diǎn)的張量信息進(jìn)行精確估計(jì)；根據(jù)投票結(jié)果，保留符合且 的點(diǎn)云。

最后，根據(jù)線路走廊點(diǎn)云數(shù)據(jù)將整段電力線分割成多個(gè)單檔距線路點(diǎn)云子集；根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析法在高程方向?qū)€路進(jìn)行分層，根據(jù)空間中每根輸電線路的線路差距來(lái)分離出單根輸電線。

1.3  基于snake模型的電力線提取

Snake模型[4]以構(gòu)成一定形狀的一些控制點(diǎn)（輪廓線），通過(guò)模板自身的彈性形變，與圖像局部特征相匹配達(dá)到調(diào)和，即某種能量函數(shù)極小化，完成對(duì)圖像的分別，再通過(guò)對(duì)模板的進(jìn)一步分析而實(shí)現(xiàn)圖像的理解和識(shí)別。

Snake模型由一組控制點(diǎn)組成，在坐標(biāo)系中這些點(diǎn)以首尾以直線相連構(gòu)成輪廓線，曲線長(zhǎng)度s是以傅里葉變換形式描述邊界的自變量，在Snake控制點(diǎn)上定義能量函數(shù)

α，β分別控制Snake模型的彈性和剛性，將能量函數(shù)極小化，再結(jié)合歐拉方程，內(nèi)部曲線能量寫(xiě)為：

snake模型要求初始輪廓盡可能的靠近真實(shí)輪廓，本文依據(jù)張量投票處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)確定初始輪廓，進(jìn)而更精準(zhǔn)的提取有效電力線數(shù)據(jù)，做到對(duì)電力線進(jìn)行分股。

2  實(shí)驗(yàn)與分析

本文以南京某區(qū)域機(jī)載點(diǎn)云為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)上述方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理 ，圖2為原始機(jī)載點(diǎn)云，圖3為經(jīng)過(guò)采用本文方法提取的電力線點(diǎn)云。

圖2  原始機(jī)載點(diǎn)云

圖3  處理后數(shù)據(jù)

經(jīng)上述初過(guò)濾，電力線提取，電力線分股等步驟，對(duì)本文方法提取出來(lái)的電力線數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。由表1可知，電力線全部正確提取，電力線點(diǎn)提取率較高。

表1 電力線統(tǒng)計(jì)

3  結(jié)語(yǔ)

本文中提出的方法優(yōu)點(diǎn)采用張量模型結(jié)合snake區(qū)域增長(zhǎng)模型提取電力線，上述結(jié)果表明各電力線提取的正確率較高，且近鄰的多根電力線也能得到有效分離，證明了本文方法的有效性和可行性。本文方法在處理電力線提取上具有較大的優(yōu)勢(shì)，但電力線與電塔點(diǎn)不易分離方面還有待完善。

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