【摘 要】
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国民生活生产离不开电,输电线路是我国电力资源输送工程的关键组成部分。为保证供电系统安全稳定运行,周期性输电线路巡检和维护至关重要。随着国家经济快速增长、人民生活水平提高,我国用电需求持续增长,输电线路规模和种类也在不断增长。人工电力巡检方式已无法满足电网发展与维护需求,正逐渐被更方便、省时省力、自动化的无人机巡检所取代。利用无人机采集的点云数据受环境因素、人为因素及设备自身因素的影响,存在点云噪声
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国民生活生产离不开电,输电线路是我国电力资源输送工程的关键组成部分。为保证供电系统安全稳定运行,周期性输电线路巡检和维护至关重要。随着国家经济快速增长、人民生活水平提高,我国用电需求持续增长,输电线路规模和种类也在不断增长。人工电力巡检方式已无法满足电网发展与维护需求,正逐渐被更方便、省时省力、自动化的无人机巡检所取代。利用无人机采集的点云数据受环境因素、人为因素及设备自身因素的影响,存在点云噪声多、密度不均、数据冗杂、空洞等问题。无人机巡检技术日新月异,不同传感器采集的点云数据种类越来越多,各类数据存在各自优势与缺陷,这使得针对多源点云数据的配准融合也成为电力线巡检应用的重点问题,为此本文主要着眼于输电线路点云数据预处理这一主题开展了一系列研究:（1）针对输电线路点云数据密度不均且电力要素特征各异难以统一去噪问题,本文提出了一种基于电力要素分类的去噪方法。首先引入一种基于位置点索引的电塔点云提取方法,粗分类出电塔点云,并基于欧式聚类分割算法（Euclidean Cluster Extraction）获取粗分类后的电力线点云与地物点云。针对粗分类后的电塔点云及地物点云分别使用自适应阈值的基于密度的空间聚类算法（DBSCAN）和统计滤波算法去噪。针对于电力线点云,本文提出了一种基于电力线方向估计的主成分分析（PLE-PCA）算法的坐标变换算法,该算法通过有效放大噪声点与电力线点云距离,实现电力线点云稀疏、分布不均匀情况下的点云去噪。（2）针对点云数据冗余问题,本文采用体素化降采样进行数据精简,改进体素化方法,用距离体素重心点最近的数据点作为体素中心,使得精简点云依然是原始点云数据点,减少数据精简过程中的点云数据细节特征失真。（3）针对多源数据融合问题,本文介绍一种基于电塔点云的多源点云配准方法,利用主成分分析法计算待配准电塔点云中心及电塔主方向实现粗配准,通过可设置点云重叠度的迭代最邻近点方法实现电塔点云精配准,最终将变换矩阵应用于整个输电线路实现全局配准。该论文有图40幅,表6个,参考文献53篇。
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