1、“.....再用膨胀运算得到连通区域,然后利用均值聚类得到各连通区测绘航测和遥感等,但无论是手绘数码相机多光谱及热红外技术,空间定位的量测精度均不高,而且获得的多源数据大多分开处理。激光雷达系统可以克服这些缺点,它是利用激光脉冲来获得被检测对象的相关信息,同时它还集成了数字量测相机,可以生成数字正射影象满足测图量测的要求。机载对电力巡线工作有着极其重要的现实意义。提出的滤波算法思想首先对测区进行分块处理,初始点选择地面上些高程较低的点,然后选取每块中的最低点作为初始地面点并建立不规则角网模型。若和都小于设定的阈值,则接受该点为地面点并重新建立角网。接着判断红外技术,空间定位的量测精度均不高,而且获得的多源数据大多分开处理。激光雷达系统可以克服这些缺点,它是利用激光脉冲来获得被检测对象的相关信息,同时它还集成了数字量测相机,可以生成数字正射影象满足测图量测的要求......”。

2、“.....每组都有红黄绿篮电力线各条。注等于回归线解释的的离差平方和除以的总离差平方和,取值范围在到之间,其值越接近,回归方程模拟越好利用单因素方差分析的方法对模型的可靠程度进行检验,模型决定系数,说明采用多元回归方法拟合电力线是可取,能够较快需要考虑其他方式的曲线拟合算法。参考文献马金玲,高井祥,张书毕江苏中国矿业大学出版社,刘春,陈华云,吴杭彬北京科学出版社徐祖舰,王滋政,阳锋武汉武汉大学出版社叶岚,刘倩,胡庆武点云数据的电力线提取和拟合方法研究测数据点云的线性回归模型满足根据式可解出的最小乘估计值,构建回归模型。电力线拟合采用上述介绍的原理,构建电力线点云多元回归线性模型,按照不同高程范围进行着色,得到巡线结果图,根据图的位置,按照从上到下的位置关系每条电力线组,进行编号不同颜色的线路类型说明下电力线是可取,能够较快速的指导巡线工作的开展......”。

3、“.....提供了套巡线数据获取处理曲线拟合的完整方案。针对电力线结构的特殊性,提出了滤波及高程纹理分类的点云数据处理算法,结合数学形态学原理有效地区分出了电力线与电塔。基于最小乘拟合方法。最小乘法基于维数据点云的线性回归模型满足根据式可解出的最小乘估计值,构建回归模型。电力线拟合采用上述介绍的原理,构建电力线点云多元回归线性模型,按照不同高程范围进行着色,得到巡线结果图,根据图的位置,按照从上到下的位置关系每条电力线组,进行编号的维数据拟合算法,得到了完整的电力线结构,通过方差及中误差分析,验证了该方法能够快速理想化的实现电力线拟合,为电力巡线及维护提供准确可靠的依据。不足之处是,目前的算法对电塔的提取结果只是大概轮廓符合,精确的尺寸和边缘与实际有定的出入另外针对地形起伏较为明显的地区经过滤波与分类后,提取到的电力线及电塔见图......”。

4、“.....而电塔则属于聚类点群,数学形态学中的腐蚀运算具有消除物体边界的作用,因此可以先通过腐蚀运算消除电力线,再用膨胀运算得到连通区域,然后利用均值聚类得到各连通区和惯性测量单元,它是种快速直接获取地形表面模型的新兴技术,不同于微波及传统的传感器获得的数据,传感器采用红外和近红外波长,直接获取地物特征点在完整的电力线结构,通过方差及中误差分析,验证了该方法能够快速理想化的实现电力线拟合,为电力巡线及维护提供准确可靠的依据。不足之处是,目前的算法对电塔的提取结果只是大概轮廓符合,精确的尺寸和边缘与实际有定的出入另外针对地形起伏较为明显的地区,需要考虑其他方式的曲线与空间地理信息,。本文阐述了机载数据获取滤波分类等体化处理流程,提出基于点云高程数据及平面投影的电力线提取和最小乘拟合算法。技术在电力巡线中的应用原稿。目前,电力线空间数据采集的手段主要有人工测绘航测和遥感等......”。

5、“.....得到了完整的电力线结构,通过方差及中误差分析,验证了该方法能够快速理想化的实现电力线拟合,为电力巡线及维护提供准确可靠的依据。不足之处是,目前的算法对电塔的提取结果只是大概轮廓符合,精确的尺寸和边缘与实际有定的出入另外针对地形起伏较为明显的地区,每组都有红黄绿篮电力线各条。注等于回归线解释的的离差平方和除以的总离差平方和,取值范围在到之间,其值越接近,回归方程模拟越好利用单因素方差分析的方法对模型的可靠程度进行检验,模型决定系数,说明采用多元回归方法拟合电力线是可取,能够较快区分电塔。经过滤波分类及数学形态学数据处理,电力线被完整的提取了出来。电力线的平面投影表现为由不连续的间断点组成的近似平行的直线。目前大部分的研究只是基于维平面的直线拟合,在针对地形较为起伏的区域却不能适用。因此,本文提出基于最小乘法的维数据拟合方法......”。

6、“.....系统是个主动式传感系统,通过自身发射激光来照射地面和地面上的目标,不依赖光照,能够全天候获得地面维数据。目前已广泛应用于林业监测城市建模公路选线及电力选线等领域。地形坡度坡度信息可以作为区分倾斜屋顶和水平屋顶街道和树等地物的重要信息,每组都有红黄绿篮电力线各条。注等于回归线解释的的离差平方和除以的总离差平方和,取值范围在到之间,其值越接近,回归方程模拟越好利用单因素方差分析的方法对模型的可靠程度进行检验,模型决定系数,说明采用多元回归方法拟合电力线是可取,能够较快坡度坡度信息可以作为区分倾斜屋顶和水平屋顶街道和树等地物的重要信息源。关键词电力线数学形态学最小乘法中图分类号是激光扫描测距技术的简称,集成全球卫星定位系统点云数据中维电力线拟合技术,实现电力线自动提取对电力巡线工作有着极其重要的现实意义。本文阐述了机载数据获取滤波分类等体化处理流程......”。

7、“.....技术在电力巡线中的应用原稿。经过滤波与分类后,提合算法。参考文献马金玲,高井祥,张书毕江苏中国矿业大学出版社,刘春,陈华云,吴杭彬北京科学出版社徐祖舰,王滋政,阳锋武汉武汉大学出版社叶岚,刘倩,胡庆武点云数据的电力线提取和拟合方法研究测绘与空间地理信息,。地形的维数据拟合算法,得到了完整的电力线结构,通过方差及中误差分析,验证了该方法能够快速理想化的实现电力线拟合,为电力巡线及维护提供准确可靠的依据。不足之处是,目前的算法对电塔的提取结果只是大概轮廓符合,精确的尺寸和边缘与实际有定的出入另外针对地形起伏较为明显的地区的指导巡线工作的开展。本文针对机载电力线扫描数据的特点,提供了套巡线数据获取处理曲线拟合的完整方案。针对电力线结构的特殊性,提出了滤波及高程纹理分类的点云数据处理算法,结合数学形态学原理有效地区分出了电力线与电塔......”。

8、“.....得到数据点云的线性回归模型满足根据式可解出的最小乘估计值,构建回归模型。电力线拟合采用上述介绍的原理,构建电力线点云多元回归线性模型,按照不同高程范围进行着色,得到巡线结果图,根据图的位置,按照从上到下的位置关系每条电力线组,进行编号不同颜色的线路类型说明下区域的点群,通过面积大小区分电塔。经过滤波分类及数学形态学数据处理,电力线被完整的提取了出来。电力线的平面投影表现为由不连续的间断点组成的近似平行的直线。目前大部分的研究只是基于维平面的直线拟合,在针对地形较为起伏的区域却不能适用。因此,本文提出基于最小乘法的维数取到的电力线及电塔见图。图电力线及电塔点云电塔提取电力线对应的数据连线只有几个像素宽,而电塔则属于聚类点群,数学形态学中的腐蚀运算具有消除物体边界的作用,因此可以先通过腐蚀运算消除电力线,再用膨胀运算得到连通区域,然后利用均值聚类得到各连通区域的点群......”。

9、“.....每组都有红黄绿篮电力线各条。注等于回归线解释的的离差平方和除以的总离差平方和,取值范围在到之间,其值越接近,回归方程模拟越好利用单因素方差分析的方法对模型的可靠程度进行检验,模型决定系数,说明采用多元回归方法拟合电力线是可取,能够较快数据包括两方面信息是激光扫描仪与地面各点的距离是回波强度,即地物反射信号。利用这两种信号可以区分植被建筑物电力线和杆塔等不同的地物。激光雷达系统在国外电网维护中已经得到了广泛的应用,在国内电力线路设计中已有应用,用于电网维护尚处于探索阶段。因此,研究数据点云的线性回归模型满足根据式可解出的最小乘估计值,构建回归模型。电力线拟合采用上述介绍的原理,构建电力线点云多元回归线性模型,按照不同高程范围进行着色,得到巡线结果图,根据图的位置,按照从上到下的位置关系每条电力线组,进行编号不同颜色的线路类型说明下下个点......”。