一种基于生长模型的输电线走廊树障隐患超前检测方法

1.本发明涉及无人机电力巡线技术领域，特别涉及一种利用机载激光点云和树木生长模型对输电线走廊中的树障隐患进行超前检测的方法。


背景技术：

2.生长在输电线路附近的树木侵入会使导线被击穿引发跳闸，导致大面积停电或森林火灾，已经严重威胁到电力线路的安全。因此，及时发现和清除侵入高压电线安全空间的树木具有重要的意义。传统的人工输电线路检测方法的巡检周期长、作业强度大，检测结果受人为因素的影响大，有些线路段受制于地形因素甚至无法巡检，无法保证检测结果的客观性与完整性，难以满足智能电网建设的需求
1.。激光雷达技术可以弥补传统巡线技术空间定位精度低、难以精确判断走廊内树木到输电线之间距离的局限性。通过机载激光扫描系统获取输电线路及其走廊内的地物高精度激光点云数据，能够对电力线和下方植被(主要是树木)之间的距离进行精确测量，从而根据安全距离要求判断是否为树障隐患
2.。
3.由于输电线路走廊附近的树木在不断生长，电力线和树木之间的距离是动态变化的。目前，多数树障检测都是某一时刻的静态结果，无法预测随时间的推移，树木是否会对线路造成威胁，这导致检测结果缺乏时效性。而对整个电力线走廊的周期性巡检则会花费极大的时间和人力成本，效率非常低。
4.目前，已有不少树木生长模型能基于树木样方数据对树木的生长趋势做出预测。理查德模型是用数学演绎法推导的一类理论生长模型
3.，它特别适合对增长率较小的线性和非线性过程的模拟和预测。在描述单木或林分生长时具有较好的拟合效果，是当前对生物生长过程描述较准确且具有很强适宜性的生长模型。其数学模型如下式：
5.y＝a(1-e-bt
)c(1)
6.式中，t为树龄(单位：年)，y为树木在t树龄时的树高，常数e(取值2.718)为自然对数的底数；a表示方程的最终值,即树木生长高度的最大值；参数b与树木生长速度相关，代表树木的生长速率；参数c与生长方程的曲线形状相关,决定曲线拐点的位置。
7.输电线路走廊树障隐患检测主要是针对树木和导线之间的距离进行计算，通常需要遍历计算每个电力线点到每个树木点的距离，所需要的计算量较大，计算效率也比较低。通过为对象所属点云数据建立包围盒的方法，可以将点云距离计算问题简化
4.。其基本思想是用一个体积略大的长方体将复杂的点云对象包围起来。这样一来，在对电力线和树木进行距离计算前，先对它们的包围盒进行相交测试。如果包围盒不相交，那么这两个点云对象就不需要进行距离计算。如果包围盒相交，就对两个对象的点云进行进一步距离计算，然后与安全距离比较确定是否为树障。这就是基于包围盒的树障隐患两步检测算法。
8.包围盒被定义为包含点云对象且各边平行于坐标轴的最小六面体。通过遍历点云中的所有点,找出点的x坐标、y坐标和z坐标的最大值和最小值得到6个极值，这6个值构成包围盒的8个顶点，从而得到包围盒。包围盒间的相交测试可以转换为判断两个包围盒在三个坐标轴上的投影区间是否都重叠。包围盒在x、y、z方向上的最大值和最小值分别确定了
它在3个坐标轴上的投影区间,因此包围盒间的相交测试最多只需要6次比较运算
5.。设一个电力线三维缓冲段的包围盒为p，单木的包围盒为t。只有当逻辑运算式(2-4)同时满足时(即式子左侧全部为假)，p和t才相交。
9.((t
xmin
》p
xmax
||(t
xmax
《p
xmin
))＝＝0(2)
10.((t
ymin
》p
ymax
||(t
ymax
《p
ymin
))＝＝0(3)
11.((t
zmin
》p
zmax
||(t
zmax
《p
zmin
))＝＝0(4)
12.其中，xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax分别为包围盒各个顶点在各坐标轴上投影的坐标极值；》,《分别代表关系运算“大于”和“小于”；||代表逻辑运算“或”；＝＝代表“相等”比较；0代表false(假)。
13.综上，将激光雷达点云数据结合树木生长模型进行树木高度增长预测，并利用基于包围盒的两步检测算法实现输电线路走廊内树障隐患的快速超前检测。
14.参考文献
15.[1]张文峰,彭向阳,钟清,陈锐民,刘正军,左志权,罗智斌.基于遥感的电力线路安全巡检技术现状及展望.广东电力,27,1-6(2014).
[0016]
[2]曾忱,邹俊,林月峰.基于无人机可见光点云的输电线路树障隐患智能分析研究.电力设备管理,03,38-41(2020).
[0017]
[3]向南海.浅析理查德方程拟合树木高生长模型及参数求定.安徽林业科技,41:71-74(2015).
[0018]
[4]谢斌斌.基于包围盒的碰撞检测技术的研究.哈尔滨工程大学,硕士学位论文(2015).
[0019]
[5]于瑞云,赵金龙,余龙,张倩妮.结合轴对齐包围盒和空间划分的碰撞检测算法.中国图象图形学报,23,1925-1937(2018).


技术实现要素：

[0020]
本发明针对现有无人机电力线巡检中存在的低效问题，提出了一种基于生长模型的输电线走廊树障隐患超前检测方法，大幅度提高了巡检效率。
[0021]
为了实现以上发明目的，本发明采取的技术方案如下：
[0022]
一种基于生长模型的输电线走廊树障隐患超前检测方法，包括以下步骤：
[0023]
步骤1.对采集到的输电线路走廊激光点云进行预处理，预处理包括：去噪和分类，提取出电力线点云和植被点云。
[0024]
步骤2.对植被点云进行单木分割，提取出单木点云，并获取单木点云的树高、位置和树种信息。
[0025]
步骤3.利用理查德(richards)生长方程，结合相应树种的样方数据(样方数据从当地林业部门获取或自己建立样方测量)，建立该树种的树高与树龄之间的关系，拟合得到树木生长模型。
[0026]
步骤4.将步骤2提取出的各单木树高通过生长模型计算出各单木当前树龄。
[0027]
步骤5.将给定的预测时间点的时长跨度(单位：年)加在当前单木树龄上，得到给定时间点的树龄，再结合树木生长模型预测出该时间点的树木高度。
[0028]
步骤6.对步骤1提取出的电力线点云以安全距离(根据架空送电线路运行规程dl/
t741-2001确定)为半径生成三维缓冲区，并对生成的缓冲区进行分段。
[0029]
步骤7.对分段后的各段电力线缓冲区生成包围盒，同时对各单木点云也生成包围盒。
[0030]
步骤8.将各单木包围盒和电力线缓冲区分段包围盒进行相交测试。如果相交，则执行步骤9，如果不相交，则判定该单木不是树障隐患。
[0031]
步骤9.满足包围盒相交条件下，再遍历电力线点云和单木点云计算它们间的最小距离是否大于安全距离。若大于安全距离，则判定该单木不是树障隐患，如果小于安全距离，则该单木为树障隐患。
[0032]
步骤10.基于上面检测的结果，获得整个输电线路走廊的树障隐患情况。
[0033]
步骤11.提取最终的树障隐患信息，包括：隐患树木位置，隐患树木种类，树障发生的时间点。
[0034]
与现有技术相比，本发明的优点在于：
[0035]
1、传统的树障检测只能判断当前状况下树木是否存在隐患，无法预测将来一定时间内树木的生长是否会对线路构成威胁。本发明为输电线走廊内各树种建立树木生长模型，预测将来给定时间点的树木生长高度，将树障隐患检查从被动的常态巡视转变成为主动的预测，通过超前检测出潜在隐患，有效预防由树障引起的输电线路放电及森林火灾。
[0036]
2、对于数据量巨大的激光点云数据，本发明通过基于包围盒的树障隐患两步检测算法将遍历距离计算问题简化，避免了大量不必要的计算，有效提高了树障隐患的检测效率，优化了树障检测的流程。
附图说明
[0037]
图1为本发明实施例典型的输电线走廊示意图；
[0038]
图2为本发明实施例方法的流程图；
[0039]
图3为本发明实施例单木分割示意图；其中(a)为侧视图，(b)为俯视图，(c)为局部放大图；
[0040]
图4为本发明实施例电力线缓冲区分段和单木立方体包围盒示意图；
[0041]
图5为本发明实施例包围盒的两步树障隐患检测算法流程图；
[0042]
图6为本发明实施例电力线走廊当前及超前(5年和10年后)检测的树障隐患信息，其中(a)为俯视图，(b)为侧视图。
具体实施方式
[0043]
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下根据附图并列举实施例，，对本发明做进一步详细说明。
[0044]
如图1所示，选取某地一段典型的输电线走廊(包括2个杆塔，电力线及下面的植被)作为实例，
[0045]
如图2所示，一种基于生长模型的输电线走廊树障隐患超前检测方法，包括以下步骤：
[0046]
步骤1：提取出电力线点云和输电线走廊内的植被点云。
[0047]
步骤2：对植被点云进行单木分割，提取出单木点云及位置、树高和树种(马尾松及
桉树)，并编号，如图3所示。
[0048]
步骤3：利用从当地林业部门获取的马尾松和桉树不同树龄及对应树高的样方数据，分别拟合得到的理查德生长方程为：
[0049]
马尾松：y＝21.221(1-e-0.078t
)
1.212
(1)
[0050]
桉树：y＝26.547(1-e-0.118t
)
1.345
(2)
[0051]
步骤4：将步骤2获得的各单木树高输入公式(1)和(2)可计算出各单木的当前树龄；将给定预测时间点的时长跨度(例如，5年和10年)加在当前单木树龄上，得到给定时间点的树龄，再基于树木生长模型预测出该时间点(5年和10年后)的树木高度。
[0052]
步骤5：根据该电力线的安全距离(参考中华人民共和国电力行业标准，架空送电线路运行规程(dl/t741-2001)，本实施例为6米)生成电力线缓冲区并分段，生成电力线缓冲区分段和单木立方体包围盒(如图4所示)。
[0053]
步骤6：将树木生长增加的高度增加到树木单木包围盒的z方向上，然后应用两步树障隐患检测算法，如图5所示，分别得到该段电力线走廊当前及超前(5年和10年后)检测的树障隐患信息，包括：树木位置和编号，如图6所示。
[0054]
与当前所检测出的树障隐患比较，本发明实现了潜在树障隐患的超前检测，这将有利于电力巡线部门重点针对超前检测出的树障隐患做出判断、验证和处理，从而大幅度提高电力巡线的目的性和工作效率。
[0055]
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的实施方法，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。