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基于网格突变与半空心球邻域角度过滤的三维激光点云电力线异物精准检测定位方法 被引量：2
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作者 虢韬 徐梁刚 +3 位作者 史洪云 王迪 龙贤哲 龙新 《电力大数据》 2021年第7期9-16,共8页
为了解决目前利用图像识别技术检测电力线搭挂异物所存在的鲁棒性低、准确性低、缺少精确空间定位信息等问题,提出一种基于激光点云数据的电力线搭挂异物检测及精准定位方法。首先,从正常未搭挂异物电力线点云线性特征和平滑性特征着手... 为了解决目前利用图像识别技术检测电力线搭挂异物所存在的鲁棒性低、准确性低、缺少精确空间定位信息等问题,提出一种基于激光点云数据的电力线搭挂异物检测及精准定位方法。首先,从正常未搭挂异物电力线点云线性特征和平滑性特征着手,分析电力线异物在激光点云数据中空间特性;然后,提取电力线点云水平和垂直方向三维模型残差,通过无监督残差聚类实现单根电力线分割;之后,对提取的单根电力线网格化,根据异物处网格突变的空间特性粗提取异物区域;最后,提出半空心球邻域的定义,基于半空心球邻域内角度过滤方法精确定位异物点云。实验结果表明,对于不同情况下异物,均能准确检测并精确定位,平均检测准确率100%,平均定位精确率97.75%,平均运行时间0.175秒,同时可实现异物搭挂在地线还是导线的准确判断,与图像识别方法对比,该方法不存在拍摄角度、拍摄环境、训练样本量的影响,鲁棒性高,使用范围广,工程实用前景广阔。 展开更多
关键词 电力线异物检测 激光点云 空间特性 网格突变 半空心球邻域 角度过滤
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