电力杆塔模型特征点智能提取关键技术研究

摘要：

针对电力杆塔无人机智能巡检手动选取特征点对专业要求高、效率低、点位命名不统一等问题,该文提出一种基于高密度点云与杆塔模型属性信息的特征点智能提取方法.首先将杆塔点云数据与杆塔模型属性信息通过模型名称建立联系,得到杆塔关键点,然后利用特征点预测技术得到特征点粗略位置,最后通过特征点智能提取技术得到特征点准确位置.基于4类杆塔模型的实验结果表明:该方法的特征点提取平均正确率在88.1％以上,大幅减少了人工干预,提高了提取效率,按顺序编码命名的特征点为任务规划带来了便捷.通过实践应用,平均效率比手动规划提高3.3倍,巡检照片满足技术要求,在实际电网巡检工程中得到很好的应用.

关键词：激光雷达、电力杆塔、特征点预测、智能提取、任务规划

所属期刊栏目：47

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：地理信息输电线路专题数据规范项目202132015

在线出版日期：2023-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：162-169