[发明专利]一种双目序列影像的输电线路三维点云生成方法及装置

说明书

本申请提供了一种双目序列影像的输电线路三维点云生成方法及装置，其中方法包括：对双目序列影像进行立体匹配得到地物三维激光点云；利用深度学习得到电力线的三维模型；结合地物三维激光点云和电力线的三维模型，得到输电线路三维激光点云。本申请通过立体匹配得到地物三维激光点云，通过深度学习得到电力线的三维模型，结合起来得到输电线路三维激光点云，输电线路三维激光点云能够对电力线下方安全距离进行实时检测，整个过程全自动化，无需人工干预，因此具有操作简单、推广难度小、实时排查安全隐患等优势；并且采用深度学习方法进行电力线的自动识别提取，随着数据的积累，识别精度会越来越高，且环境适应能力强。

技术领域

本申请涉及输电线路检测技术领域，尤其涉及一种双目序列影像的输电线路三维点云生成方法及装置。

背景技术

电网现行高压电力线路结构复杂、规模庞大，线路通道环境十分复杂，异物缠挂、线路下方树木、违规施工、违章建筑等易导致线路安全距离不足而发生短路事故。事故一旦发生，后果严重，巨大的电流可能造成人员严重伤害，故障造成线路设备损坏，跳闸停运，对电网运行造成冲击，同时，故障对城市区域供电造成影响，扰乱企业和居民的正常生产生活秩序，带来重大经济损失。

有人直升机及无人机携带激光扫描系统电力线路通道巡检技术，已在我国电网巡检中逐渐得到应用。机载激光雷达测量系统可以很好地解决空间定位和测量精度等问题，它可直接而快速地采集线路走廊高精度三维激光点云数据，进而快速地获得高精度三维线路走廊的地形、地貌、地物和线路设施的空间信息。随着LiDAR点云数据处理技术的逐渐成熟，目前国内大部分无人机电力巡线系统都配备有LiDAR系统。随着传感器技术的进步，激光扫描仪和定位定姿系统都在逐步小型化，LiDAR系统也随之轻小型化，从而能被多旋翼无人机所搭载。但目前基于LiDAR的导线地物安全检测绝大多是事后处理，即先采集整个导线路的数据，然后再内业进行处理(包括定位定姿数据处理、LiDAR点云生成，导线提取等)。后处理方式的优点是精度高，但延时较大，不便于检修人员实时实地解决安全隐患。另外，后处理流程复杂度高，难以被一般工作人员掌握。这两大问题仍制约着无人机激光雷达系统在电力巡检工作中的大规模使用。

发明内容

本申请提供了一种双目序列影像的输电线路三维点云生成方法及装置，该方法首先通过对双目序列影像进行立体匹配得到地物三维彩色激光点云；然后利用深度学习目标检测算法，对无人机影像进行分类，提取出电力线像素坐标，将其反投影到三维空间，得到电力线的三维模型，最后结合地物三维激光点云和电力线三维模型，从而得到输电线路三维激光点云，为后续的地物安全距离检测提供数据支撑。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种双目序列影像的输电线路三维点云生成方法，包括：

对双目序列影像进行立体匹配得到地物三维激光点云；

利用深度学习目标检测算法，对无人机影像进行分类提取出电力线像素坐标，得到电力线的三维模型；

结合地物三维激光点云和电力线的三维模型，得到输电线路三维激光点云。

优选地，对双目序列影像进行立体匹配得到地物三维激光点云具体包括：

对获取到的双目序列影像执行半全局立体匹配算法得到视差图；

根据视差图建立地物三维激光点云。

优选地，对获取到的双目序列影像执行半全局立体匹配算法得到视差图之后、根据视差图建立地物三维激光点云之前还包括：

通过斜面平滑算法对视差图进行优化。

优选地，对获取到的双目序列影像执行半全局立体匹配算法得到视差图包括：

建立视差搜索空间；

通过动态规划进行优化，并计算优化后的匹配相似度，得到像素的视差值；

根据像素的视差值描述出视差图。