[0001] 本申请涉及输电线重建技术领域，更具体地，涉及一种基于塔式检测的输电线重建方法、设备及存储介质。

[0002] 随着电力系统的规模逐渐扩大，电网遍布各个地区，其中输电线作为电能运输的重要载体，输电线的安全至关重要。目前输电线安全检测方式主要有以下四种：人工巡检、无人机巡检、直升机巡检和塔式检测。其中塔式检测是通过在杆塔上安装激光雷达、相机等传感器，以实现对两塔间输电线的检测和障碍物的检测。然而由于点云的稀疏性和无规则性，随着拍摄距离越远，点云逐渐稀疏。在塔式检测的情况下，难以获取两塔间的完整输电线点云，只能获取离雷达安装距离较近的一部分输电线点云，依据这部分点云实现两塔间的完整输电线重建难度较高，效果也不理想。

[0003] 目前输电线点云的提取和重建方法可以划分为基于传统方法的输电线提取与重建和基于深度学习的输电线识别检测。传统方法大多都能实现较好的滤除干扰点云，但往往对参数比较敏感。基于深度学习的输电线识别检测方法是通过将点云数据传入到网络模型，再进行特征提取和识别检测。

[0004] 传统方法在面临输电线点云不完整、缺失等情况，往往结合多个特性进行算法设计，提取效率较低。在输电线重建过程中，对于不完整输电线的拟合重建往往需要多次分段局部拟合或合并不完整输电线点云，过程往往繁琐且应用场景比较单一。基于深度学习的输电线识别检测方法在实际应用中基于深度学习的输电线识别检测仍然面临许多困难，主要原因是由于输电线空间分布比较细长，所占点云数量少，在数据集中融合出现正负样本不均等情况，在特征提取过程难以获取足够的点云特征。在面对复杂场景的输电线点云提取时往往难以同时达到精度和效率上的需求。

[0019] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

[0020] 本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

[0021] 本发明提供了一种基于塔式检测的输电线重建方法、设备及存储介质，以下分别进行说明。

[0022] 请参阅图1，图1为本发明提供的一种基于塔式检测的输电线重建方法的一实施例的流程示意图，在本发明的一个具体实施例中，公开了一种基于塔式检测的输电线重建方法，包括：S100、对基于塔式检测获取的待重建输电线初始点云进行优化处理得到若干个单根输电线点云簇；
S200、基于单根输电线点云簇进行拟合重建，得到单根输电线目标模型；
S300、对单根输电线目标模型进行误差分析与修正，得到满足要求的单根输电线目标模型。

[0023] 在上述实施例中，提取若干个单根输电线点云簇，主要包括数据采集和输电线点云识别提取两个模块。本发明基于塔式检测模式进行点云数据的采集。在输电线点云的识别提取部分，本发明基于多重滤波算法实现输电线电点云的粗提取，并且有效提高点云数据的质量，避免离散点云的干扰。再基于欧式聚类算法实现单根输电线点云的检测。

[0024] 本发明采用直线和多项式组合模型进行输电线目标模型的拟合重建，并进行相关模型的参数求解。由于无法获取两个杆塔间的完整输电线点云，本发明基于拟合后的模型对缺失的输电线点云进行补全，提高输电线点云的质量，实现两个杆塔间的输电线目标模型的拟合重建。

[0025] 本发明对每根输电线走向趋势和整体偏差情况进行分析，确定需要二次重建的误差输电线模型。将这部分输电线模型提取出来，以正确拟合的无误差输电线模型为参考进行偏差修正，从而实现大场景下不完整点云的输电线目标模型的误差分析与修正。

[0026] 与现有技术相比，本实施例提供的一种基于塔式检测的输电线重建方法，通过塔式检测获取的待重建输电线初始点云，再对待重建输电线初始点云进行优化处理得到若干个单根输电线点云簇，从而提高了点云质量，避免离散点云的干扰，再根据若干个单根输电线点云簇进行拟合重建，得到单根输电线目标模型，实现了两个输电塔间的不完整输电线模型的长距离三维重建，最后对单根输电线目标模型进行误差分析与修正，得到满足要求的单根输电线目标模型，识别出单根输电线目标模型中存在误差的输电线模型，然后对存在误差的输电线模型进行偏差修正，从而实现大场景下不完整点云的长距离三维重建，提高了输电线模型重建的准确性。

[0027] 请参阅图2，图2为本发明提供的图1中步骤S100的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，对基于塔式检测获取的待重建输电线初始点云进行优化处理得到若干个单根输电线点云簇，包括：S110、对待重建输电线初始点云进行预处理；
S120、剔除预处理后的待重建输电线初始点云中的离群点云；
S130、对剔除离群点云后的待重建输电线初始点云进行欧式聚类得到若干个单根输电线点云簇。

[0028] 在上述实施例中，在数据采集部分，本发明中所用数据来源于现场实际拍摄，将激光雷达等传感器安装在输电塔上，拍摄方向沿着输电线延伸方向，雷达安装角度以输电线整体趋势为参考，允许在小幅度内进行角度调整，确保输电线都在拍摄范围内即可，从而实现设备的安装和数据的采集。

[0029] 请参阅图3，图3为本发明提供的预处理后的待重建输电线初始点云的一实施例的点云示意图，在输电线点云识别和提取部分，本发明先对原始点云进行XYZ三个方向的高程滤波以实现输电线点云的粗提取。实现步骤如下：首先，指定一个维度以及该维度下的值域，其次，遍历点云中的每个点，判断该点在指定维度上的取值是否在值域内，删除取值不在值域内的点，最后，遍历结束，留下的点即构成预处理后的待重建输电线初始点云。

[0030] 在高程滤波后，本发明再基于统计滤波实现离群点云的剔除，减少噪声的干扰。因为离群点云分布较为稀疏，分布特征不明显，往往对有用数据分析有一定干扰。

[0031] 然后本发明通过欧式聚类来进行单根输电线点云簇的提取。主要是通过计算点云中点与点之间的欧式距离来确定点的相似性，然后将相似的点聚集在一起形成簇。欧式聚类的目标是将点云数据分成若干个簇，使得每个簇内的点尽可能相似，而不同簇之间的点尽可能不相似。

[0032] 请参阅图4，图4为本发明提供的图2中步骤S120的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，剔除预处理后的待重建输电线初始点云中的离群点云，包括：S121、基于预设统计参数计算每个预处理后的待重建输电线初始点云的统计特
征；
S122、根据统计特征和预设阈值从预处理后的待重建输电线初始点云中确定离群点云；
S123、对离群点云进行滤波处理去除离群点云。

[0033] 在上述实施例中，首先设定邻域范围和统计特征的阈值：作为优选的实施例，本发明中用于计算统计参数的邻域大小设定为40个查询点，统计特征的阈值设定为标准差的8倍。先使用KDtree搜索预处理后的待重建输电线初始点云Pi附近的40个邻点Pj，计算40个邻点到该点云的距离d，再计算该距离的均值μ和标准差σ，即计算统计特征。计算公式如下所示。

[0034] （1）；（2）；
（3）；
其中， 、 、 与 、 、 分别是点云Pi和附近的40个邻点Pj的三维坐标。

[0035] 基于上述公式（1）‑（3）计算每个点云的统计特征，对于点云中的每个点，根据其邻域内的点计算统计参数，例如平均值和标准差。这些统计参数来衡量点与其邻域的偏差程度。

[0036] 进行离群点云判断，根据计算得到的统计特征，判断每个点是否为异常点。通常情况下，如果某个点的特征值超过了设定的阈值，就会被标记为离群点。

[0037] 对离群点云进行滤波处理，去除全部离群点云。

[0038] 请参阅图5，图5为本发明提供的图2中步骤S130的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，对剔除离群点云后的待重建输电线初始点云进行欧式聚类得到若干个单根输电线点云簇，包括：S131、根据空间搜索结构确定每个剔除离群点云后的待重建输电线初始点云的邻域点；
S132、将每个剔除离群点云后的待重建输电线初始点云对应的邻域点进行聚类得到若干个初始聚类；
S133、将任意初始聚类之间距离小于预设距离阈值的初始聚类两两合并得到若干个单根输电线点云簇。

[0039] 在上述实施例中，确定聚类的参数：首先需要确定用于进行欧式聚类的参数，本发明中聚类的最小和最大点云数量分别为100，30000，预设距离阈值为1。

[0040] 构建空间搜索结构：为了有效地搜索点云中的邻域点，本发明构建一个空间搜索结构KDtree，加速邻域点的搜索过程。

[0041] 遍历点云中的每个点云：对于点云中的每个点，找到其在给定距离阈值内的邻域点。这可以通过空间搜索结构来高效地实现。

[0042] 进行聚类：对于每个点云，将其邻域内的点云组成一个临时的聚类（也即初始聚类）。然后对这个临时聚类进行进一步处理，例如判断聚类的大小是否符合设定的最小和最大尺寸。

[0043] 合并聚类：如果两个临时聚类之间的距离小于设定的阈值，则将它们合并成一个更大的聚类。

[0044] 重复以上步骤：对于未被分配到聚类的点云，重复以上步骤，直到所有点云都被分配到聚类为止。

[0045] 请参阅图6，图6为本发明提供的图1中步骤S200的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，基于单根输电线点云簇进行拟合重建，得到单根输电线目标模型，包括：S210、将单根输电线点云簇进行投影拟合，建立单根输电线初始模型；
S220、根据点云坐标数据计算单根输电线初始模型中的模型参数；
S230、对单根输电线初始模型中不完整输电线中的缺失点云进行补齐得到单根输电线目标模型。

[0046] 在上述实施例中，在获取若干个单根输电线点云簇后，本发明对每根输电线进行单独的输电线模型拟合重建。输电线通常具有一定的曲线特性，但整体上又具有一定的直线特性。因此，本发明选择直线和多项式结合的方程来进行输电线的拟合，拟合方程如公式（4）、（5）所示：（4）；
（5）；
其中，x、y和z分别表示横坐标、纵坐标和竖坐标，a、b、c、 、k为模型参数。

[0047] 在方程拟合过程中，本发明先将全部点云数据投影到X‑Y平面，在X‑Y平面进行直线方程拟合，如公式（4）所示。获取直线参数后，再将坐标系绕Z轴旋转，将新坐标系的X方向旋转到拟合后直线所在方向，将新坐标系原点平移到拟合的直线起点。在新坐标系下进行多项式的拟合，拟合的曲线也就是输电线。

[0048] 在参数求解部分，本发明将采用最小二乘进行模型参数a、b、c、 、k的求解。具体来说将点云数据转换为矩阵形式，先构建一个包含x坐标的矩阵X，包含y坐标的矩阵Y。通过求解线性方程来得到参数矩阵A，方程如式(6)所示。其中A=[ , ]T，就实现了直线方程的参数求解。

[0049] (6)；在得到拟合模型参数后，由于实际的输电线点云不完整，本发明依据实际场景获取两塔间的距离，作为输电线待拟合距离，由于点云的不完整，本发明依据模型参数从输电线不完整输电线终点开始等距采样，获取采样点的X坐标、并求得Y轴和Z轴坐标，从而实现缺失点云的补齐，实现了输电线的长距离重建。

[0050] 在本发明的一些实施例中，对单根输电线目标模型进行误差分析与修正，得到满足要求的单根输电线目标模型，包括：对单根输电线目标模型进行误差分析确定误差输电线模型；
基于无误差输电线模型对误差输电线模型进行修正，得到满足要求的单根输电线目标模型。

[0051] 在上述实施例中，考虑到初次拟合的单根输电线目标模型之间没有相互关联，单根输电线的走向趋势不一致，甚至出现同侧输电线交叉情况。基于这一现象的原因主要是在塔式检测的模式下，获取到的输电线点云数据往往不足20m，部分输电线点云长度甚至不到10m，而两个杆塔之间的距离往往在150m以上。导致可参考输电线距离和完整输电线距离之比很小，从而引入一定误差。基于此，本发明进一步对单根输电线目标模型进行误差分析和修正。

[0052] 单根输电线目标模型存在的误差主要有两种情况，输电线跑飞和输电线交叉，输电线跑飞是指输电线在某种异常情况下脱离原有位置或状态的现象，输电线交叉指的是两条或多条输电线路在空间中相交或重叠的现象。

[0053] 完成了单根输电线目标模型的误差分析缺点误差输电线模型后，本发明进一步对误差输电线模型进行修正，即误差输电线模型参数的修正过程。本发明用无误差输电线模型的模型参数替换掉误差输电线模型的模型参数，以此来实现输电线模型的修正。

[0054] 请参阅图7，图7为本发明提供的对单根输电线目标模型进行误差分析的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，对单根输电线目标模型进行误差分析确定误差输电线模型，包括：S701、按预设顺序计算同一列相邻的单根输电线目标模型的终点高度差与起点高度差之比，记为第一比值；
S702、按预设顺序计算单根输电线目标模型的起始点高度差与同一列相邻的单根输电线目标模型的起始点高度差之比，记为第二比值；
S703、基于第一比值与第二比值进行误差分析确定误差输电线模型。

[0055] 在上述实施例中，首先是确定需要修正的误差输电线模型，本发明将输电线的偏差情况初步分为两类：输电线跑飞（向上或向下）、输电线相交。然后将输电线按列划分，同一列的输电线按照z轴方向从低到高（也即预设顺序）计算相邻单根输电线目标模型间的终点高度差与起点高度差之比，记为第一比值R，计算公式如（7）所示。

[0056] 请参阅图8，图8为本发明提供的同一列输电线的一实施例的位置示意图，对于输电线跑飞：若 (K1为设置的第一比值阈值)，即第一比值R超过K1则表示这两条相邻曲线中存在跑飞曲线，接着再基于公式（8）计算单根输电线目标模型的起始点高度差与同一列相邻的单根输电线目标模型的起始点高度差之比，记为第二比值D，从而确定具体的跑飞输电线，当 时，表示上方输电线为跑飞曲线，当 时，表示下方输电线为跑飞曲线。

[0057] 输电线相交：当 表示存在两条输电线相交，接着再基于公式（8）确定具体的需要修正的输电线，当 时候表示上方输电线需要进一步修正，当 表示下方的输电线需要进一步修正。

[0058] （7）；（8）；
其中， 分别表示同一列相邻的输电线中位于上方的输电线的终点高
度和起点高度， 分别表示同一列相邻的输电线中位于下方的输电线的终点
高度和起点高度。

[0059] 请参阅图9，图9为本发明提供的误差输电线模型搜索范围的一实施例的搜索示意图，在本发明的一些实施例中，基于无误差输电线模型对误差输电线模型进行修正，得到满足要求的单根输电线目标模型，包括：分别记录误差输电线模型的端点坐标和无误差输电线模型的端点坐标；
若在误差输电线模型的端点坐标的预设方向上的预设阈值范围内存在无误差输
电线模型的端点坐标，则利用无误差输电线模型的模型参数修正误差输电线模型，得到满足要求的单根输电线目标模型。

[0060] 在上述实施例中，首先分别记录误差输电线模型的端点坐标和无误差输电线模型的端点坐标，然后在误差输电线模型的端点的Y和Z方向设定两个阈值搜索范围，如果在阈值范围内存在无误差输电线模型的端点，则用无误差输电线模型的模型参数代替误差输电线模型的模型参数，如果存在多个无误差输电线模型的端点，则选用距离最近的端点所在的无误差输电线模型的模型参数。重复上述过程，直至全部误差输电线模型都完成了参数更新。

[0061] 根据误差输电线模型修正后得到的无误差输电线模型重新进行输电线端点生成，并对其中的不完整输电线点云进行补齐，构建新的输电线目标模型，得到满足要求的单根输电线目标模型。基于此实现了不完整输电线的长距离拟合重建，整体运行时间符合工程实际需求。

[0062] 请参阅图10，图10为本发明实施例提供的基于塔式检测的输电线重建设备的结构示意图。基于上述基于塔式检测的输电线重建方法，本发明还相应提供了一种基于塔式检测的输电线重建设备，基于塔式检测的输电线重建设备可以是移动终端、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及服务器等计算设备。该基于塔式检测的输电线重建设备1000包括处理器1010、存储器1020及显示器1030。图10仅示出了电池高度实时测量的同步跟踪飞行焊接设备的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

[0063] 存储器1020在一些实施例中可以是基于塔式检测的输电线重建设备1000的内部存储单元，例如基于塔式检测的输电线重建设备1000的硬盘或内存。存储器1020在另一些实施例中也可以是基于塔式检测的输电线重建设备1000的外部存储设备，例如基于塔式检测的输电线重建设备1000上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，存储器1020还可以既包括基于塔式检测的输电线重建设备1000的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器1020用于存储安装于基于塔式检测的输电线重建设备1000的应用软件及各类数据，例如安装基于塔式检测的输电线重建设备1000的程序代码等。存储器1020还可以用于暂时的存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器1020上存储有基于塔式检测的输电线重建程序1040，该基于塔式检测的输电线重建程序1040可被处理器1010所执行，从而实现本申请各实施例的基于塔式检测的输电线重建方法。

[0064] 处理器1010在一些实施例中可以是中央处理器（Central Processing Unit, CPU），微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器1020中存储的程序代码或处理数据，例如执行基于塔式检测的输电线重建方法等。

[0065] 显示器1030在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light‑Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。显示器1030用于显示在基于塔式检测的输电线重建设备1000的信息以及用于显示可视化的用户界面。基于塔式检测的输电线重建设备1000的部件1010‑1030通过系统总线相互通信。

[0066] 在一实施例中，当处理器1010执行存储器1020中基于塔式检测的输电线重建程序1040时实现如上的基于塔式检测的输电线重建方法中的步骤。

[0067] 本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有基于塔式检测的输电线重建程序，该基于塔式检测的输电线重建程序被处理器执行时实现以下步骤：对基于塔式检测获取的待重建输电线初始点云进行优化处理得到若干个单根输
电线点云簇；
基于单根输电线点云簇进行拟合重建，得到单根输电线目标模型；
对单根输电线目标模型进行误差分析与修正，得到满足要求的单根输电线目标模型。

[0068] 综上所述，本发明提供的一种基于塔式检测的输电线重建方法，通过塔式检测获取的待重建输电线初始点云，再对待重建输电线初始点云进行优化处理得到若干个单根输电线点云簇，从而提高了点云质量，避免离散点云的干扰，再根据若干个单根输电线点云簇进行拟合重建，得到单根输电线目标模型，实现了两个输电塔间的不完整输电线模型的长距离三维重建，最后对单根输电线目标模型进行误差分析与修正，得到满足要求的单根输电线目标模型，识别出单根输电线目标模型中存在误差的输电线模型，然后对存在误差的输电线模型进行偏差修正，从而实现大场景下不完整点云的长距离三维重建，提高了输电线模型重建的准确性。

[0069] 本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。其中，计算机可读存储介质可以包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、DVD、CD‑ROM、微型驱动器以及磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、DRAM、VRAM、闪速存储器设备、磁卡或光卡、纳米系统（包括分子存储器IC），或适合于存储指令和/或数据的任何类型的媒介或设备。

[0070] 需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

[0071] 在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

[0072] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

[0073] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

[0074] 另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

[0075] 所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器（Read‑Only Memory， ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0076] 本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器（Read‑Only Memory， ROM）、随机存取器（Random Access Memory，RAM）、磁盘或光盘等。

[0077] 以上所述者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里的公开后，将容易想到本公开的其实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。

[0078] 以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

[0079] 本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。