基于无人机载LiDAR点云数据的电力线提取方法OA

机载激光雷达(LiDAR)点云电力线提取过程中存在杆塔形状复杂、噪声影响大等问题,导致电力线点云提取精度低,本文提出一种基于点云分块处理、格网划分的曲面拟合滤波、自适应密度聚类算法的电力线点云提取与重建方法。首先,根据电力线走向,对整体点云进行分块处理;其次,在曲面拟合算法的基础上,引入格网划分思想,提出一种改进曲面拟合滤波算法并进行点云滤波;最后,通过给出自适应密度聚类解决方案精确提取电力线点云。借助点云库(PCL)、libLAS库与Visual Studio 2017 C++开发环境实现本文算法,基于实测点云数据对本文方法进行测试与精度评定。结果表明:电力线提取精确率为97.82%、召回率为99.76%、F1值为98.78%,一次便可实现电力线的成功提取,在保证提取精度的同时提升了提取效率,本文研究能够为电力线智能巡检提供良好的工程应用价值。