[发明专利]一种输电线路危险点检测方法及装置

权利要求书

1.一种输电线路危险点检测方法，其特征在于，包括：

对激光雷达获取的点云数据进行分类，得到电力线的点云数据和地物的点云数据；其中，所述点云数据为三维坐标数据；

确定所述电力线的点云数据不完整时，基于所述电力线的点云数据以及预选的多点拟合算法，对所述电力线进行矢量化，得到所述电力线的曲线方程，并根据所述电力线的曲线方程，得到所述电力线矢量化后的点云数据；

根据所述地物的点云数据、所述电力线矢量化后的点云数据以及预设安全距离阈值，检测所述地物的点云数据中的危险点；

所述对激光雷达获取的点云数据进行分类，得到电力线的点云数据和地物的点云数据，包括：

对所述激光雷达获取的所述点云数据按照设定滤波算法进行分类，得到第一类点云数据和第二类点云数据；其中，所述第一类点云数据为地面点云数据；

将所述第二类点云数据输入预先建立的数据类别分类模型，确定第二类点云数据各自对应的类别，所述类别包括杆塔、电力线、植被和建筑；

将所述第二类点云数据中对应类别为电力线的点云数据确定为所述电力线的点云数据，以及将所述第一类点云数据和所述第二类点云数据中对应类别为植被和建筑的点云数据，确定为所述地物的点云数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照以下方式预先建立所述数据类别分类模型：

提取预先保存的激光雷达获取的点云数据以及所述点云数据中各个数据对应的类别，所述类别包括杆塔、电力线、植被和建筑；

以所述点云数据为输入端，以所述点云数据中各个数据对应的类别为输出端，代入机器学习算法进行训练，得到所述数据类别分类模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述电力线的点云数据不完整时，基于所述电力线的点云数据以及预选的多点拟合算法，对所述电力线进行矢量化，得到所述电力线的曲线方程，并根据所述电力线的曲线方程，得到所述电力线矢量化后的点云数据，包括：

获取所述电力线的点云数据在所述电力线上的单位面积数量；

确定所述单位面积数量小于设定阈值时，将所述电力线的点云数据中设定数量的电力线数据代入预选的多点拟合方程进行矢量化，得到所述电力线的曲线方程；

根据所述电力线的曲线方程，确定所述电力线矢量化后的点云数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述电力线的点云数据中设定数量的电力线数据的对应坐标代入预选的多点拟合方程进行矢量化，得到所述电力线的曲线方程，包括：

在所述电力线的点云数据中，选择沿所述电力线方向间隔设定长度的多个所述电力线数据；

将多个所述电力线数据分别代入预选的所述多点拟合方程y＝ax²+bx+c，确定所述多点拟合方程中的待求参数后，得到所述电力线的曲线方程；其中a、b、c为所述待求参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述地物的点云数据、所述电力线矢量化后的点云数据以及预设的安全距离阈值，检测所述地物的点云数据中的危险点，包括：

针对所述地物的点云数据中的任一地物数据，获取所述电力线矢量化后的点云数据中的每个电力线数据与该任一地物数据之间的距离；

判断所述距离中是否存在至少一个小于所述预设安全距离阈值，若存在，确定该任一地物数据为危险点。