(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210829828.2 (22)申请日 2022.07.15 (71)申请人 南京泛在地理信息产业研究院有限 公司 地址 210023 江苏省南京市栖霞区灵山北 路18号4幢102 申请人 南京师范大学 (72)发明人 沈米　杨林　杨新阳　王子阳　 刘金涛　 (74)专利代理 机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204 专利代理师 王安琪 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于地基LiDAR点云的电力杆塔重建方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于地基LiDAR点云的电 力杆塔重建方法， 包括如下步骤： 步骤1、 从高程、 角点、 边缘点、 平坦点以及部件形态多角度对杆 塔地基LiDAR点云的空间和形态特征进行综合 分 析； 步骤2、 在步骤1的杆塔点云特征分析的基础 上， 对杆塔主材点云上的节点和棱线进行提取； 步骤3、 根据步骤1和步骤2的结果， 进行杆塔构 件 和杆件点云的分割和提取； 步骤4、 根据步骤3中 所分割的杆件点云， 进行杆件模型和点云的配 准， 间接完成杆塔模型的重建工作。 本发明在获 取了高精度的地基LiDAR点云数据的基础上， 基 于杆塔点云结构特征和点云处理技术， 提出基于 杆塔点云分割的模型重建方法， 可以构建杆件的 细节部分， 通过与建模软件对比， 证明本发明具 有一定的有效性。 权利要求书3页 说明书8页 附图6页 CN 115222883 A 2022.10.21 CN 115222883 A 1.一种基于地基L iDAR点云的电力杆塔重建方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤1、 从高程、 角点、 边缘点、 平坦点以及部件形态多角度对杆塔地基LiDAR点云的空 间和形态特 征进行综合分析； 步骤2、 在步骤1的杆塔点云特征分析的基础上， 对杆塔主材点云上的节点和棱线进行 提取； 步骤3、 根据步骤1和步骤2的结果， 进行 杆塔构件和杆件点云的分割和提取； 步骤4、 根据步骤3 中所分割的杆件点云， 进行杆件模型和点云的配准， 间接完成杆塔模 型的重建工作。 2.如权利要求1所述的基于地基LiDAR点云的电力杆塔重建方法， 其特征在于， 步骤1 中， 从高程、 角点、 边缘点、 平 坦点以及部件 形态多角度对杆塔地基LiDAR点云的空间和形态 特征进行综合分析 具体包括如下步骤： 步骤11、 使用点云切片算法进行分析， 即将杆塔点云按照自下而上的方向某一间隔对 点云数据进行等间距纵向点云切片， 并对每个切片内的点云个数进行统计， 分析各个高程 纵向截面上 的分布情况， 在完成点云切片的基础上对各个切片使用欧式聚类算法， 分析各 个高程横向水平面内的分布情况； 步骤12、 使用3D  Harris关键点提取算法和快速三维线段检测算法提取杆塔点云的角 点和边缘点， 结合杆塔结构分析角点和 边缘点分布情况， 杆塔点云的平坦点基本分布在两 个角点之间， 通过圆柱体连通性分析平坦点的分布特征； 其具体步骤为： ①利用k近邻算法 融合同一节点附近的角点， 通过k近邻算法将一个连接处的多个角点计算各个坐标 的平均 值从而进行融合； ②通过两个角点(xi， yi， zi)、 (xj， yj， zj)根据空间直线的两点式方程拟合 出一条直线， 其中i和j是互不相等的1到角点个数的正整数； ③在空间直线上采样出5个等 间距的空间点； ④再使用一次k近邻算法统计点云数据一定距离内空间点的个数， 如果大于 阈值则判断这两个角点之间有平坦点， 同时保存这两个角点的空间坐标索引； ⑤重复②、 ③、④步骤， 直到没有其 他两个不同角点的组合 为止； 步骤13、 手动分割出部分杆件和构件点云， 通过协方差矩阵空间特征公式计算它们的 空间形态特 征， 其中包括线性指数、 面指数、 球指数、 各向异性、 全方差和粗 糙度。 3.如权利要求1所述的基于地基LiDAR点云的电力杆塔重建方法， 其特征在于， 步骤2 中， 对杆塔主材点云上的节点和棱线 进行提取 具体包括如下步骤： 步骤21、 连接处点云提取； 其具体步骤为： ①根据杆塔部件在不同平面规则分布的特 点， 在垂直方向上进 行切面处理； ②根据不同切面点云聚类特点进 行粗分割， 提取出横隔材 点云以及仅斜材和主 材连接处的点云数据； ③根据横隔材点云切片处于切片内点个数 统计 图中的峰值， 将横隔材以及仅斜材和主材连接处这两种点云数据进行分类； ④根据横隔材 点云的线性特征和面性特征分类出塔台点云和其他横隔面点云； ⑤以下塔台点云的平均高 度为高度阈值， 大于该阈值的为塔头连接处点云， 小于该阈值的为塔身连接处点云； 步骤22、 节点提取； 其具体步骤为： ①首先将连接处点云通过RANSAC平面拟合算法拟合 成两个相交的平面， a1x+b1y+c1z+d1＝0和a2x+b2y+c2z+d2＝0；②然后通过两个平面中的方向 向量(a1， b1， c1)和(a2， b2， c2)的叉乘求出相交直线 的空间向量((b1c2‑b2c1),(a2c1‑a1c2), (a1b2‑a2b1))， 求出相交直线上的任意一点 从而确定出空间直线权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115222883 A 2③然后计算点云集中空间点(xi， yi， zi)i＝1...n到空间直线的距 离； ④符合一定阈值的空间点便是棱线点云， 通过计算棱线点云中所有点的平均值求出棱线的 质心， 即关键点；⑤重复①到④的步骤， 直到所有连接处点云的关键点 提取完成； 步骤23、 辅助线提取； 其具体步骤为： ①以关键点内空间点的高程z为准则对上述求出 的所有关键点进行聚类， 对聚成一个簇的空间点求取高程的平均值， 并以平均高程值作为 这些空间点新的高程； ②然后以这些空间点的平面坐标(x， y)为准则再对所有的关键点进 行聚类， 对聚成一个簇内的空间点使用RANSAC直线拟合 算法拟合出空间直线。 4.如权利要求1所述的基于地基LiDAR点云的电力杆塔重建方法， 其特征在于， 步骤3 中， 进行杆件模型和点云的配准， 间接 完成杆塔模型的重建工作具体包括如下步骤： 步骤31、 构件点云的提取； 其具体步骤为： ①通过该处横隔面点云数据的平均高程估算 塔头和塔身的分界处的高程值； ②计算杆塔点云内空间点到辅助线的距离， 统计满足一定 距离阈值和高程阈值的空间点， 便是主材构件点云； ③对主材构件点云进行RANSAC直线分 割， 去除其他与主材相连接的杆件点云的噪点； ④剩余部分的点云通过欧式聚类算法进行 分割， 根据粗 糙度对去除水平面的横担和塔片点云进行分类； 步骤32、 塔片杆件点云提取； 其具体步骤为： ①对塔片构件点云进行RANSAC平面拟合， 得到的空间平 面。②然后将塔片构件点云中的空间点(xi， yi， zi)投影到该平 面上得到新的 空间点(Xi， Yi， Zi)， i＝1...n； ③经过上述的处理后， 通过 RANSAC拟合直线算法便可从新的 空间点中分割 出斜材点云； ④重复步骤 ①到③直到所有塔片点云完成斜材点云的提取； ⑤ 对塔片构件点云和斜材点云通过点云求异算法获得缀材的点云； ⑥对缀材的点云通过欧式 聚类获得 单个缀材 杆件的点云； ⑦重复⑤到⑥的步骤直到所有塔片的缀材都分割完毕； 步骤33、 横隔面杆件点云提取； 其具体步骤为： ①通过RANSAC平面拟合、 点云投影到平 面、 RANSAC直线拟合的处理提取除横担外其他横隔面上的单个杆件点云； ②拟合的塔头辅 助线和塔台点云的最高、 最低的高程面z＝ ‑d通过相交公 式计算得到3D凸包所需的空间点； ③通过3D凸包的Cr opHull求交算法分割出中间部 分的点云； ④将从塔台点云中分割出的横 隔面点云和步骤1中其 他横隔面 点云进行一样的处 理， 即可分割出 单个杆件点云； 步骤34、 横担水平面杆件的点云分割和提取； 其具体步骤为： ①通过塔台及其分割出的 中间部分的横隔面的点云求异运算得到横担水平面的点云； ②然后对横担水平面的点云进 行体素滤波、 RANSAC平面拟合和点云投影到平面的点云预处理操作； ③接着使用有向包围 盒算法提取横担水平 面点云的第一主方向上和 第二主方向上的长度， 计算这两个长度的比 值， 并分别统计比值大的和比值小的构件点云部分； ④对于比值小的构件点云(平面性明 显)， 通过RANSAC直线拟合提取出各个杆件点云； 对于比值大的构件点云， 则需要先提取主 材点云， 然后对剩下的点云进行欧式聚类获得两个斜材组成的塔片点云， 再使用RANSAC直 线拟合算法， 获得 单个斜材 杆件点云。 5.如权利要求1所述的基于地基LiDAR点云的电力杆塔重建方法， 其特征在于， 步骤4 中， 进行杆件模型和点云的配准， 间接 完成杆塔模型的重建工作具体包括如下步骤： 步骤41、 角钢杆件表面模型的构建， 将角钢棱线中心处设在坐标原点， 角钢的棱线在x 轴上， 角钢两肢分别在z和y轴上， 且 xyz轴相互垂直； 步骤42、 采用有向包围盒(Oriented  Bounding  Box， OBB)算法进行杆件点云的xmax、权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115222883 A 3