[发明专利]一种基于激光点云数据的电力输电塔倾斜状态识别方法

权利要求书

1.一种基于激光点云数据的电力输电塔倾斜状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对输电塔及周边采集激光点云数据并进行滤波，并提取得到输电塔的点云数据；

步骤2：根据提取得到的输电塔点云数据生成该输电塔点云数据的高程直方图，借助该高程直方图得到多个所述输电塔的特征平面；

步骤3：利用步骤2中获得的多个特征平面，通过四棱柱模型得到所述多个特征平面所在塔体的外轮廓点的数据，利用所述轮廓点数据得到输电塔体的数据，根据输电塔体的数据得到输电塔体的中心线；

步骤4：计算所述中心线的斜率，根据该斜率判断该输电塔的倾斜程度。

2.根据权利要求1所述的基于激光点云数据的电力输电塔倾斜状态识别方法，其特征在于，所述的步骤1中采集的输电塔及周边的激光点云数据包括输电塔、电力线、地面和周围的植被的数据。

3.根据权利要求1所述的基于激光点云数据的电力输电塔倾斜状态识别方法，其特征在于，所述步骤1中，通过采用卡尔曼滤波法去除噪声数据，得到滤波后的输电塔及周边的点云数据。

4.根据权利要求1所述的基于激光点云数据的电力输电塔倾斜状态识别方法，其特征在于，所述的提取输电塔的点云数据具体包括：首先根据一定的网格大小提取输电塔点云的最大局部高程；其次，根据输电塔点云数据从最高点到最低点会有一个点云分布，而输电线、植被等点云数据只分布在一定的高程范围内的特点，将得到的局部最大标高点划分为输电塔顶部或电缆线路，最后以输电塔顶部点云局部高程最大点为中心，提取固定网格大小范围内的点云数据，计算网格内的最小高程为地面高程，确定了地面高程后，将该地面高程作为去地阈值提取输电塔点云数据。

5.根据权利要求1所述的基于激光点云数据的电力输电塔倾斜状态识别方法，其特征在于，所述步骤2中借助所述高程直方图获得多个特征平面包括：

步骤2.1：提取所述高程直方图中的局部极值；

步骤2.2：设置约束条件，即设定所述特征平面的高程间隔大于某阈值，从而剔除非特征高程的部分极值；

步骤2.3据此得到输电塔点云数据中的所有特征平面。