[发明专利]一种基于机载激光雷达的电力线点云提取方法

权利要求书

1.一种基于机载激光雷达的电力线点云提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对点云数据初始分布空间进行栅格化，统计每个子空间的密度特征值和空间分布特征值；

S2、根据每个子空间的密度特征值和空间分布特征值，采用基于电力线点云的空间分布特征算法进行电力线点云提取，剔除其中的非电力线点；

S3、对步骤S2提取得到的点云数据进行曲线拟合，并计算每个点的拟合残差；

S4、根据步骤S3计算得到的拟合残差，剔除非电力线点，得到电力线点云；

步骤S1具体为：

S1.1、确定输电线路原始点云数据data₀的三维边界，确定初始分布空间S₀:

其中，(x,y,z)为点云数据data₀中任一点的三维坐标值，x_min、y_min、z_min分别表示点云数据初始分布空间S₀在X轴、Y轴和Z轴上的坐标最小值；x_max、y_max、z_max分别表示点云数据初始分布空间S₀在X轴、Y轴和Z轴上的坐标最大值；

S1.2、选取合适的栅格化尺度d_x和d_z，d_x取3～5m，d_z取3～5m，分别沿X轴和Z轴方向将点云数据初始分布空间S₀划分为m×n个子空间S_i,j，其中i＝1,2…,m；j＝1,2…,n；

其中，x_max和x_min分别表示点云数据初始分布空间S₀在X轴上的坐标最大值与最小值；z_max和z_min分别表示点云数据初始分布空间S₀在Z轴上的坐标最大值与最小值；

S1.3、对每个子空间S_i,j内的点云数量值count_i,j进行统计，count_i,j即为子空间的密度特征值；

S1.4、对每个子空间S_i,j周围8个子空间及其自身内的点云数量总和count_total进行统计：

其中count_k,r表示子空间S_k,r内的点云数量值；

S1.5、计算每个子空间的空间分布特征值prop_i,j，具体为子空间S_i,j内的点云数量值count_i,j占周围8个子空间及其自身内的点云数量总和count_total的比例：

prop_i，j＝count_i，j/count_total，

其中count_i,j表示子空间S_i,j的点云数量值，count_total表示子空间S_i,j周围8个子空间及其自身内的点云数量总和；

步骤S2中的基于电力线点云的空间分布特征算法具体为：

S2.1、取count_i,j作为子空间S_i,j的密度特征值，根据电力线点云相对于地物点云与杆塔点云较为稀疏的特点，设置临界密度阈值C_T：

C_T＝k·size(data₀)/mn，

其中size(data₀)表示原始点云数据包含的总点数，m·n表示子空间的个数，k表示稀疏系数，k取0.15～0.25；

S2.2、根据密度值count_i,j的大小对各个子空间S_i,j中的点云进行分割：若count_i,j＞C_T，则子空间S_i,j中的点云为非电力线点云，剔除这些非电力线点云；

S2.3、取prop_i,j作为子空间S_i,j的空间分布特征值，设置临界空间分布阈值prop_t，prop_t取0.4～0.6；

S2.4、根据特征值prop_i,j的大小对各个子空间S_i,j中的点云进行分割：若prop_i,j＞prop_t，则子空间S_i,j中的点云为非电力线点云，剔除这些非电力线点云。