基于线性体素分割的机载LiDAR点云数据电力线提取
Geomatics & Spatial Information Technology（2021）
Abstract
提出了一种基于线性体素分割的机载LiDAR点云电力线自动提取方法.该方法首先基于八叉树结构对海量三维点云数据进行体素化处理,再对体素点云进行线性检测,并结合马尔可夫随机场(MRF)对线性体素进行分割.然后在分割得到的线性段中,通过杆塔和电力线之间上下文关系的先验知识对杆塔进行精度定位,获取杆塔连接线边集.最后,通过设定的圆柱形搜索框,对边集周围的线性段进行识别,提取出电力线点云.为了验证本文方法的有效性,对江苏省电力设计院提供的在山区复杂场景中采集得到的3块机载LiDAR数据进行试验.结果表明,本文方法能够从LiDAR点云数据中提取出较为完整的电力线,提取的平均质量达到了92.6％,对电力线的风险管理具有较高的应用价值.
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