【摘 要】
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复杂环境中的输电线路点云由于各电力要素结构与点云密度不同，电力要素周边噪声点分布无规律且不均匀，传统去噪方法难以统一去噪。基于此，提出了一种基于粗分类的输电线路三维点云数据去噪算法。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
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（41971354,41901329,71901147）； 深圳市科技创新委员会技术攻关面上项目（JSGG20191129103003903）；
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复杂环境中的输电线路点云由于各电力要素结构与点云密度不同，电力要素周边噪声点分布无规律且不均匀，传统去噪方法难以统一去噪。基于此，提出了一种基于粗分类的输电线路三维点云数据去噪算法。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，提出了一种基于电力线方向估计的主成分分析（PLE-PCA）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。研究采用无人机密集匹配点云数据和无人机激光点云进行去噪试验。与半径滤波算法与统计滤波算法的对比试验结果表明，所提方法在输电线路激光点云和密集匹配点云存在密集噪声、电力要素与噪声点混杂、电力线点云密度低且分布不均匀等复杂环境下均具有较好的鲁棒性。
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