1、“.....无人机载点云在电力巡检中的应用原稿。安全距离界定安全距离判定算法的流程是首先假设电力线分段安全距离阈值如基于经验值,沿着电力线下垂曲线向量将其按阈值进行分段,目的是在不同分段内进行当前剖面与邻近剖面所包含的地物与导线间距距离测量。然后计算电力代替人工巡检方法。参考文献陶承志,黄禹铭,李宇程,等无人机电力巡检技术中国科技信息,钱金菊,韩正伟,易琳,等图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用电子技术与软件工程发达国家晚很多,我国从世纪年代开始进行无人机巡线方面的研究,年华北电网公司正式启动无人机电力巡线项目。但是,目前国内无人机电力巡线项目还处于硬件开发层面,而发达国家已经逐渐关注后续的图像数据处理方面,其巡检技术已经相对完善。因此,本文基于无人机点云影无人机载点云在电力巡检中的应用原稿云通常具有平直的空间分布特性......”。

2、“.....且远大于第个方向上的特征值。林木植被点由于其生长不规则,空间分布杂乱,在点云空间中呈多向同性分布,邻域点云个方向上的特征值较遥感电力巡检影像分类安全距离判定引言架空电力线路覆盖范围广穿越区域地形复杂并且自然环境恶劣,由于电力线路杆塔长期在野外暴露,容易发生导地线断股及腐蚀绝缘子破损及发热杆塔倾斜等安全隐患,如不及时发现并处理,可能会导致严重事故,因此电力巡线是项重要而必备的工物,者对应的激光点云数据在空间几何分布特性上有极大的不同。本文使用维度特征结合区域生长的方法进行建筑物提取,并在剔除建筑物点云的基础上,利用点云维度特征进行林木植被目标的分类。点云中点的维度特征由其邻域内的点集组成的协方差矩阵特征值计算而来。建筑物点,彭向阳,陈驰,徐晓刚,等基于无人机激光扫描的输电通道安全距离诊断技术电网技术......”。

3、“.....根据上步定义的安全距离检测方法将邻近区段中的地物作为安全距离计算对象,并计算相邻剖面中地物到当前电力线区段的安全距离值。最后计算获得的最小安全距离,作为当前电力线区段安全距离判定结果无人机载点云在电力巡检中的应用原稿。参考文献陶承巡检中的应用原稿。结论通过设计无人机点云分类和安全距离算法,实现了点云电力线安全距离检测,结果证明本文提出的方法具有较高巡检的精度。后续的研究应丰富检验地物类型,达到巡检地物与电力线关系的全面检验,从而逐步代替人工巡检方法。关键词无人机安全距离界定安全距离判定算法的流程是首先假设电力线分段安全距离阈值如基于经验值,沿着电力线下垂曲线向量将其按阈值进行分段,目的是在不同分段内进行当前剖面与邻近剖面所包含的地物与导线间距距离测量。然后计算电力线在所有剖面上距离剖面内地物的净空高垂直距离和水平距离在剔除建筑物点云的基础上......”。

4、“.....点云中点的维度特征由其邻域内的点集组成的协方差矩阵特征值计算而来。建筑物点云通常具有平直的空间分布特性。在空间中平直分布点集中的点其邻域点云在个方向上的特征值在平直面所处的个方图中未见其分类。点云分类前,对无人机传感系统采集的点云进行裁切,获得走廊区域点云无人机载点云在电力巡检中的应用原稿。影像分类无人机飞行线路走廊点云数据主要包括林木植被地面被巡杆塔被巡输电线路及少量建筑物,其中林木植被列为主要危险地物。输作。传统的巡检方法是人工巡检,工作人员按照输电线路的走向实际遍走巡查,其缺点是工作人员必须面对恶劣的自然环境,即使是难以到达的高山和河流也要去现场遍走,这就大大增加了工作人员工作的难度,巡检成本大大增加。目前,无人机巡线技术在国外已广泛应用,而国内起步较欧洲等巡检中的应用原稿。结论通过设计无人机点云分类和安全距离算法,实现了点云电力线安全距离检测......”。

5、“.....后续的研究应丰富检验地物类型,达到巡检地物与电力线关系的全面检验,从而逐步代替人工巡检方法。关键词无人机云通常具有平直的空间分布特性。在空间中平直分布点集中的点其邻域点云在个方向上的特征值在平直面所处的个方向上特征值较为接近,且远大于第个方向上的特征值。林木植被点由于其生长不规则,空间分布杂乱,在点云空间中呈多向同性分布,邻域点云个方向上的特征值较。无人机载点云分类是从原始点云数据中分离出地面点导线点及包括植被建筑物在内的其它地物点,为进步的输电导线曲线拟合和安全距离判断做准备。点云维度特征可对点云形状分布进行描述,目前已在点云分割分类中广泛应用。在点云数据中,林木为自然地物,建筑物为人工构筑无人机载点云在电力巡检中的应用原稿向上特征值较为接近,且远大于第个方向上的特征值。林木植被点由于其生长不规则,空间分布杂乱,在点云空间中呈多向同性分布......”。

6、“.....逐点计算剩余点云维度特征,依据植被的球状分布特征,滤除其他噪声目标的干扰,从而提取出激光点云中的植被目云通常具有平直的空间分布特性。在空间中平直分布点集中的点其邻域点云在个方向上的特征值在平直面所处的个方向上特征值较为接近,且远大于第个方向上的特征值。林木植被点由于其生长不规则,空间分布杂乱,在点云空间中呈多向同性分布,邻域点云个方向上的特征值较导线曲线拟合和安全距离判断做准备。点云维度特征可对点云形状分布进行描述,目前已在点云分割分类中广泛应用。在点云数据中,林木为自然地物,建筑物为人工构筑物,者对应的激光点云数据在空间几何分布特性上有极大的不同。本文使用维度特征结合区域生长的方法进行建筑物提取,并此处安全,否则被标定为存在距离安全隐患。接着检索邻近电力线剖面区段,根据上步定义的安全距离检测方法将邻近区段中的地物作为安全距离计算对象......”。

7、“.....最后计算获得的最小安全距离,作为当前电力线区段安全距离判定结果。影像分类电线路下方即量测定范围内区域为安全距离检测的研究对象,本文首先依据已知的线路位置与走向对无人机巡检系统采集点云进行裁剪,获得线路走廊区域点云。无人机载点云分类是从原始点云数据中分离出地面点导线点及包括植被建筑物在内的其它地物点,为进步的输电巡检中的应用原稿。结论通过设计无人机点云分类和安全距离算法,实现了点云电力线安全距离检测,结果证明本文提出的方法具有较高巡检的精度。后续的研究应丰富检验地物类型,达到巡检地物与电力线关系的全面检验,从而逐步代替人工巡检方法。关键词无人机为接近。逐点计算剩余点云维度特征,依据植被的球状分布特征,滤除其他噪声目标的干扰,从而提取出激光点云中的植被目标。图实验区点云及其分类图为线路分类的局部细节图,红色代表提取的电力线点云,绿色为干塔点云,灰色为地表植被点云,由于建筑物稀少,在分物......”。

8、“.....本文使用维度特征结合区域生长的方法进行建筑物提取,并在剔除建筑物点云的基础上,利用点云维度特征进行林木植被目标的分类。点云中点的维度特征由其邻域内的点集组成的协方差矩阵特征值计算而来。建筑物点离,同时计算植被倒伏的安全距离,根据植被类别点与数字高程模型记录的地面高差计算植被高度作为林木倒伏半径,根据植被点与地面的交点作为林木倒伏中心,计算植被倒伏轨迹圆弧,若它与导线间的最小距离大于安全距离,则认为此处安全,否则被标定为存在距离安全隐患。接着检索邻近人机飞行线路走廊点云数据主要包括林木植被地面被巡杆塔被巡输电线路及少量建筑物,其中林木植被列为主要危险地物。输电线路下方即量测定范围内区域为安全距离检测的研究对象,本文首先依据已知的线路位置与走向对无人机巡检系统采集点云进行裁剪......”。

9、“.....在空间中平直分布点集中的点其邻域点云在个方向上的特征值在平直面所处的个方向上特征值较为接近,且远大于第个方向上的特征值。林木植被点由于其生长不规则,空间分布杂乱,在点云空间中呈多向同性分布,邻域点云个方向上的特征值较线在所有剖面上距离剖面内地物的净空高垂直距离和水平距离,同时计算植被倒伏的安全距离,根据植被类别点与数字高程模型记录的地面高差计算植被高度作为林木倒伏半径,根据植被点与地面的交点作为林木倒伏中心,计算植被倒伏轨迹圆弧,若它与导线间的最小距离大于安全距离,则认为物,者对应的激光点云数据在空间几何分布特性上有极大的不同。本文使用维度特征结合区域生长的方法进行建筑物提取,并在剔除建筑物点云的基础上,利用点云维度特征进行林木植被目标的分类。点云中点的维度特征由其邻域内的点集组成的协方差矩阵特征值计算而来。建筑物点,彭向阳,陈驰,徐晓刚......”。