基于LiDAR点云的电力线自适应密度聚类提取

摘要：

目前,高压电力线巡检效率已不能满足新时期电力系统智能化管理的要求.通过深入探讨密度聚类法在机载LiDAR电力线点云提取中存在的弊端,给出自适应—密度聚类解决方案.实测青海省某电力走廊机载LiDAR点云数据,借助Visual Studio 2010 C++开发环境,编制自适应—密度聚类等相关处理程序,对自适应密度聚类方案的电力线点云提取、电力线三维抛物线的拟合进行测试与精度评定,结果表明:①自适应—密度聚类方案提取准确率达99.96％,电力线拟合最小残差0.220m,最大拟合残差0.252m,平均拟合残差0.232m;②自适应—密度聚类方案一次便可成功提取电力线,较好地规避了密度聚类法中多次试探邻域半径rEps与密度阈值PMinpts等初始参数的赋值问题,大大提高了基于机载LiDAR点云数据的电力巡线工作效率,可应用于电力行业的实际工作中.

关键词：LiDAR点云、电力线、密度聚类、自适应、三维重建、精度评定

所属期刊栏目：51

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育科学十四五规划课题;西安思源学院校级绿色建造BIM技术科研创新团队项目

在线出版日期：2023-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：52-56