[发明专利]一种基于生长模型的输电线走廊树障隐患超前检测方法

说明书

本发明公开了一种基于生长模型的输电线走廊树障隐患超前检测方法，包括：提取输电走廊激光点云中的电力线点与植被点；分割植被点获取单木点云和信息；利用树木样方数据和理查德方程拟合得到树木生长模型；通过生长模型得到树木当前树龄；利用生长模型预测给定时间点的树木高度；获取电力线安全缓冲区并分段；构建单木和电力线分段包围盒；先测试包围盒是否相交，如果相交再进行点距离遍历计算找到树障隐患；获取树障位置、种类及发生时间点。本发明的优点是：1、预测了树木生长高度，将树障隐患检测从被动巡视转变为主动超前检测。2、通过基于包围盒的两步检测算法大幅度提高了潜在树障隐患的检测效率。

技术领域

本发明涉及无人机电力巡线技术领域，特别涉及一种利用机载激光点云和树木生长模型对输电线走廊中的树障隐患进行超前检测的方法。

背景技术

生长在输电线路附近的树木侵入会使导线被击穿引发跳闸，导致大面积停电或森林火灾，已经严重威胁到电力线路的安全。因此，及时发现和清除侵入高压电线安全空间的树木具有重要的意义。传统的人工输电线路检测方法的巡检周期长、作业强度大，检测结果受人为因素的影响大，有些线路段受制于地形因素甚至无法巡检，无法保证检测结果的客观性与完整性，难以满足智能电网建设的需求^[1]。激光雷达技术可以弥补传统巡线技术空间定位精度低、难以精确判断走廊内树木到输电线之间距离的局限性。通过机载激光扫描系统获取输电线路及其走廊内的地物高精度激光点云数据，能够对电力线和下方植被(主要是树木)之间的距离进行精确测量，从而根据安全距离要求判断是否为树障隐患^[2]。

由于输电线路走廊附近的树木在不断生长，电力线和树木之间的距离是动态变化的。目前，多数树障检测都是某一时刻的静态结果，无法预测随时间的推移，树木是否会对线路造成威胁，这导致检测结果缺乏时效性。而对整个电力线走廊的周期性巡检则会花费极大的时间和人力成本，效率非常低。

目前，已有不少树木生长模型能基于树木样方数据对树木的生长趋势做出预测。理查德模型是用数学演绎法推导的一类理论生长模型^[3]，它特别适合对增长率较小的线性和非线性过程的模拟和预测。在描述单木或林分生长时具有较好的拟合效果，是当前对生物生长过程描述较准确且具有很强适宜性的生长模型。其数学模型如下式：

y＝a(1-e^-bt)^c (1)

式中，t为树龄(单位：年)，y为树木在t树龄时的树高，常数e(取值2.718)为自然对数的底数；a表示方程的最终值,即树木生长高度的最大值；参数b与树木生长速度相关，代表树木的生长速率；参数c与生长方程的曲线形状相关,决定曲线拐点的位置。

输电线路走廊树障隐患检测主要是针对树木和导线之间的距离进行计算，通常需要遍历计算每个电力线点到每个树木点的距离，所需要的计算量较大，计算效率也比较低。通过为对象所属点云数据建立包围盒的方法，可以将点云距离计算问题简化^[4]。其基本思想是用一个体积略大的长方体将复杂的点云对象包围起来。这样一来，在对电力线和树木进行距离计算前，先对它们的包围盒进行相交测试。如果包围盒不相交，那么这两个点云对象就不需要进行距离计算。如果包围盒相交，就对两个对象的点云进行进一步距离计算，然后与安全距离比较确定是否为树障。这就是基于包围盒的树障隐患两步检测算法。

包围盒被定义为包含点云对象且各边平行于坐标轴的最小六面体。通过遍历点云中的所有点,找出点的X坐标、Y坐标和Z坐标的最大值和最小值得到6个极值，这6个值构成包围盒的8个顶点，从而得到包围盒。包围盒间的相交测试可以转换为判断两个包围盒在三个坐标轴上的投影区间是否都重叠。包围盒在X、Y、Z方向上的最大值和最小值分别确定了它在3个坐标轴上的投影区间,因此包围盒间的相交测试最多只需要6次比较运算^[5]。设一个电力线三维缓冲段的包围盒为P，单木的包围盒为T。只有当逻辑运算式(2-4)同时满足时(即式子左侧全部为假)，P和T才相交。