基于LiDAR点云特征和模型拟合的高压线提取     

杨渊  陈凤翔  虢韬  时磊  王成  罗鑫 《中国科学院大学学报》2018,35(5):612-616

高压线数字化是数字电网建设和线路智能巡检的核心内容,机载LiDAR在高压线三维数字重建中具有独特的优势。提出一种从输电走廊机载LiDAR点云数据自动快速高精度提取完整电力线点的方法。首先基于点云的空间分布特征粗提取电力线点,并通过改进Hough变换和RANSAC抛物线拟合法剔除噪点,然后分别进行电力线在平面和垂直面上的分股,结合单股电力线的平面直线模型和垂直面上的抛物线模型,采用模型生长的方法提取完整的电力线点。试验结果表明,该方法提取的电力线点云的精度可达99.6%。  相似文献   

基于深度学习的劣化绝缘子红外特征检测     

虢韬  徐梁刚  史洪云  刘欣  刘勇 《中国科技信息》2019,(7)

正输电线路的绝缘子工作在风吹日晒环境下,长期的高压负载及机械复合会导致机械及绝缘性能下降,逐渐变为劣化绝缘子。目前,无人机红外巡视常态化,为此,提出了一种新的图像检测方法,通过获取模拟线路瓷质悬式绝缘子的红外运行图像,对红外图像进行去噪处理,将红外图像中的绝缘子串区域和背景区域进行有效地分割有效提取了目标区域。找出明显能反应劣化绝缘子的红外图像特性,在此基础上将是否含有零  相似文献   

绝缘子红外检测及图像处理技术     

史洪云  徐梁刚  虢韬  王时春  王坤辉 《中国科技信息》2019,(9)

正近年来,无人机挂载红外设备进行电力线路巡检快速发展。无人机红外巡检每天产生大量的红外数据,这些数据目前均依靠人工处理,耗时耗力且效率低下。针对这一问题,本文深入研究输电线路故障缺陷,将无人机热红外影像作为数据源,建立设备热红外影像数据库,构建深度神经网络模型识别绝缘子设备,最后定位出设备在图像中的位置,从而达到高效准确处理红外巡检图像的目的。  相似文献