点云催化剂应用案例五（基于机载激光雷达点云的电力线三维重建）

架空输电线路是一项重要的国家基础设施。电网运营维护管理部门需要对架空输电线路进行周期性的电力巡线以防止和杜绝电网安全事故的发生。人工巡线劳动力强度大、工作条件艰苦、效率低、复巡周期长、巡检数据准确率不高；直升机、无人机电力巡线是目前电力巡线的主要手段。近年来，机载激光雷达（LiDAR）测量技术在直升机、无人机电力巡线中得到日益广泛的应用。目前，直升机LiDAR电力巡线的相关研究主要集中在六个方面：电力线路走廊点云分类、电力线LiDAR点检测、安全隐患监测（危险点检测）、电塔三维重建、电力线路走廊三维可视化、电力线三维重建。其中，电力线三维重建是危险点检测、三维可视化、导线量测、导线弧垂/覆冰/风偏分析等重要行业应用的基础，成为行业研发关注的重点之一。为此，点云催化剂软件中开发了基于机载LiDAR点云数据的长距离特高压、超高压、高压架空输电线路电力线三维重建模块，满足全自动电力线路三维重建的需求。

电力线三维重建的整体技术流程如图1所示。全自动电力线路三维重建需要满足一些假设条件。假设架空输电线路走廊中存在唯一一条输电线路、且线路的电力导线（包括所有的导线和避雷线）数目（单位：根/条）保持不变，且已知；另外，假设电力线点分布在以电塔中心点连线为中心轴的两侧，每一侧最外围的点到中心轴的长度为（单位：m），且为先验参数，且本案例中取值为100.0m。同时，需要输入两种数据：初始电塔轨迹和已精确分类（分类方法可参考文献[4,5,19]）的电力线路走廊机载LiDAR点云，且两者的空间坐标系统一致、已配准，分别如图1（a）、（b）所示。其中，初始电塔轨迹数据包括电塔的粗略位置（点）和顺次连接信息，其中任意两个相邻的两个电塔构成一档。图1（a）包含3个电塔位置点，图1（b）场景中包含2档、每档5根电力线。

整体技术流程主要包括四个步骤。首先，基于电塔LiDAR点和初始线路轨迹数据提取精确的电塔位置、电塔数量、线路轨迹、总档数等信息；然后，将线路分档，并确定每一档的二维空间范围和相应的电力线LiDAR点云；接着，分别对每一档的电力线LiDAR点云进行中心化投影，并利用点云催化剂软件中的单档电力导线聚类算法将每一个电力线LiDAR点划分到相应的根；最后，利用直线和悬链线相结合的模型（如图2所示）进行单档单根电力导线三维重建。

（f）每一档的二维空间范围

（g）图（b）的电力线三维重建结果叠加到原始点云

图1某电力线路的电力导线三维重建过程及效果示意图

图2 一条导线的悬链线模型

实验平台的配置：ThinkPad W520笔记本，CPU 为Intel酷睿i7-2760QM 2.4 GHz，内存2.98GB，装配Windows XP系统。

采用的两景实验数据由Riegl公司的机载LiDAR系统CP-560获取。该系统使用安全等级最高的一级激光器，飞行的高度涵盖低空到中高空（30.0m到3200.0m）；最大激光发射频率高达240KHz。两景数据的电力线空间配置均为水平和垂直组合的混合结构。

实验数据一中包含95档电力线，总长约40084.00m，为500KVA龙正线的一部分；每档包含4根电力线，其中2根避雷线、2根分裂导线（4分裂）。实验数据一的机载LiDAR点云如图3（a）所示。该部分电力线路穿越地形复杂的山区，地面高程范围分布在127.9m至493.7m，如图3（c）所示；各档电力线的档距长短不一，档距分布在200.0-850.0m之间，图3（b）展示了初始的电塔轨迹点；相邻电塔的高差平均约20.0m左右。实验数据一涉及的LiDAR点云数据的平均点间距为25cm。

（a）原始LiDAR点云

（b）电塔轨迹点

（c）地面LiDAR点云

（d）电力导线和电塔LiDAR点云

（e）由电塔LiDAR点云提取的电塔的最小外接矩形信息

（f）每一档的二维空间范围信息

（g）电力线三维重建结果

图 3 实验数据一的电力线重建过程及重建结果

实验数据二中包含96档电力线，总长约38866.0m，为10KVA龙禹线的一部分；每档包含5根电力线，其中1根避雷线、4根分裂导线（4分裂）。实验数据二的机载LiDAR点云如图4（a）所示。实验数据二涉及的LiDAR点云数据的平均点间距为10cm。该部分电力线路穿越区域主要包括平地和丘陵地两种地貌类型，地面高程范围分布在13.1m至140.3m，如图4（c）所示；各档电力线的档距长短不一，档距分布在380.0-450.0m之间，图4（b）展示了初始的电塔轨迹点；相邻电塔的高差平均约2.0m左右。实验数据二涉及的LiDAR点云数据的平均点间距为25cm。

（a）原始LiDAR点云

（b）电塔轨迹点

（c）地面LiDAR点云

（d）电力导线和电塔LiDAR点云

（e）由电塔LiDAR点云提取的电塔的最小外接矩形信息

（f）每一档的二维空间范围信息

（g）电力线三维重建结果

图 4 实验数据二的电力线重建过程及重建结果

上述两个实验表明，采用本文的重建方法实现对两条电力线路的完全正确的重建，无明显的错误发生。另外，统计了所有相关的电力导线重建精度评价涉及的均值、最大值、最小值等三个指标的均值，见表1。表1的统计数据表明，使用点云催化剂软件进行电力导线重建的精度亦很高。

表1 两条电力线路的重建精度统计信息

可见，点云催化剂软件取得优良的电力线三维重建效果，可以实现单导线、分裂导线、避雷线等多种类型的多根电力线的三维重建，重建过程中克服了档距长短不一、点云不规则断裂、粗差干扰的难题，重建结果可以原始点云无缝集成。

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PCC-点云催化剂软件

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点云催化剂软件基于创新性的面向对象的点云分析理论，形成一套完整的从“点云→配准→点云分割→语义标注→单体化→3D建模→统计分析”的点云处理和分析技术流程，实现点云中地面点、树木、建筑物屋顶、车道线、交通标识线、杆状地物、建筑物立面等地理实体的自动、高效、高精度提取、矢量化与结构化表达。该软件包括点云去噪、点云分割、条带平差、滤波、分类、建筑物三维建模、电力线路三维重建、电力线路安全评估、单株树木提取和林木参数统计分析、单株农作物提取和农作物参数统计分析、矢量化成图等模块，为地形测绘、林业资源调查、农业资源调查、电力巡线、实景三维、室内三维重建、高精度地图制作等领域提供智能解决方案。“我们不生产点云数据，我们生产点云数据的智能处理分析软件，并提供由激光雷达数据到信息、知识、决策的增值服务”。

该软件由北京云想容科技有限公司（简称云想容）自主研发，公司是一家由激光雷达数据处理分析领域的资深科研人员创办的高新技术企业，我们天弘基业与云想容达成深度战略合作，集合两家的优势，从前端数据采集，数据处理，以及统计分析，将深耕激光点云的行业应用，提高我们的合作伙伴及用户在生产实践中的效果和效率，感兴趣的小伙伴可扫描下方二维码或直接电联我们，共同学习与交流。

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