多角度成像电力线检测系统的三维电力线自动重建外文翻译资料

 2022-08-08 12:10:11

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多角度成像电力线检测系统的三维电力线自动重建

Wuming Zhang*a,b,c, Guangjian Yana,b,c, Ning Wanga,b,c, Qiaozhi Lia,b,c, Wei Zhaoa,b,c

北京师范大学地理学院遥感与地理信息系统研究中心，中国北京100875；遥感科学国家重点实验室，中国北京100101；环境与数字城市遥感重点实验室，中国北京100875

摘要：我们开发了一种多角度成像电力线检测系统。它的主要目标是监测高压电力线与周围物体之间的相对距离，并在超过警戒阈值时发出警报。我们的多角度成像电力线路检测系统产生的电力线路通道的DSM，包括地表和地面物体，如树木和房屋等。为了揭示地面目标离电力线太近的危险区域，需要同时提取三维电力线信息。为了提高提取的自动化水平，减少劳动力成本和人为错误，提出并实施了一种自动三维电力线重建方法。它可以通过使用极限约束和杆塔高度的先验知识来实现。之后，可以通过使用发现的同源投影通过空间相交获得适当的三维电力线信息。飞行试验结果表明，该方法能够成功地重建三维电力线路，相对距离的测量精度满足用户0.5米的要求。

关键词: 多角度成像; 电力线检测; 三维重建; 极限约束; 先验知识

1. 引言

我们的项目是实现一个基于多角度成像技术的电力线路检测系统，用于监测电力线路通道硬件部件，包括全球定位系统(GPS)、惯性导航系统(IMU)。数据存储系统和三台 CCD 摄像机连接控制电路，安装在一个稳定的平台上，该平台封装在吊舱内，安装在直升机上执行线路检查任务。直升机电力线系统的外观如图1所示。三个 CCD 相机在同一曝光时间拍摄的三张图像被记录下来，这个记录下来的图像被称为视图。

我们的多角度成像电力线路检测系统产生的电力线路通道DSM包括地表和地面物体，如树木和房屋等。为了揭示地面目标离电力线太近的危险区域，需要同时提取三维电力线信息。

激光雷达广泛应用于电力线路检测任务。三维电力线可以通过密集的点云提取。我们的多角度成像电力线检测系统只使用光学图像，不能得到电力线密集点云，因此，三维电力线重建方法必须使用重叠的图像。

以下部分描述了激光雷达和多角度成像技术之间三维电力线重建的差异。第三部分阐述了提出的自动三维电力线重建方法的方法和实现。第四部分展示了实验数据和结果。最后一部分得出结论并提出了一些未来的工作。

* wumingz@bnu.edu. cn; 电话861058807472-1433; 传真861058805274; geog.bnu.edu. cn

图1 直升机电源线检测系统和硬件的外观

2.激光雷达与激光雷达三维电力线重建的差异多角度成像技术

2.1激光雷达重建程序

LIDAR 是光探测和测距的首字母缩写。如图2所示，当它应用于电力线检测任务时，通过激光测距获得了地面和电力线的密集点云。然后使用霍夫变换提取电力线的点云，如图3所示。由于密集的点云，提取和重建过程相对简单。

图2激光雷达的点云。此图引自参考文献6

图3使用霍夫变换通过点云提取电力线。该图引自参考文献6

2.2多角度成像技术的重建程序

这不是多角度成像电力线检测系统的情况。多角度成像技术是从不同的角度拍摄同一地点的照片。3D 信息来源于重叠的图像。它不能获得像激光雷达那样密集的电力线点云。为了从重叠的图像中重建三维电力线信息，必须采用不同的策略。图4展示了提出的流程图。在四个步骤中，第二个步骤是最重要和最困难的，原因将在后面解释。

图4图像三维电力线重建流程图

3. 三维电力线重建的方法和实施

3.1飞行试验简介

在完成了硬件和软件的开发之后，进行了正式的飞行实验。一架直升机被用作硬件平台，飞行高度约为100米，地面分辨率约为5厘米。测试现场的输电线路通道从102号杆塔到127号杆塔大约有10公里。图5显示了直升机飞过输电线通道时的场景。沿着电线的黑色十字棍是间隔物，照片中有三个间隔，还有三组对应的电源线，目的是重建三组电力线的三维信息，与衍生的 DSM 一起，将给出一个早期预警地图。

图5直升机电力线检测系统正在测量电力线通道的场景，沿着电力线的三根黑色十字棍是间隔物

3.2难以匹配相应的空间投影

正如前面提到的，间隔子的同源投影匹配是四个步骤中最重要和最困难的。它之所以重要，是因为只有在对应的间隔投影匹配之后，才能通过空间交点使用这些对应的投影计算出间隔物的三维坐标。匹配同源间隔物投影有两个主要困难。

  • 为了获得足够的重叠，CCD的曝光间隔设置为0.5s。一个视图是4200像素的长度和1400像素的宽度，这是由三张在同一曝光时间拍摄的照片注册的。图9是5607视图。不仅有几百个视图，而且一个间隔可能出现在超过10个视图中。通过人机交互界面匹配相应的间隔投影是困难的，也容易出错。
  • 图8显示了一个带有原始尺寸的间隔投影，如图9所示。图7显示了视图5606中的参考投影，也是原始大小，这两个间隔投影都是圆形的。在图8中，投影位于站点 a 和站点 b 的左侧，而在图7中，投影位于站点 a 和站点 b 之间。显然，相同间隔物的投影背景随着不同的视角而变化，图6是这种情况的示意图。在图中，背景随着视角的变化从 a 变为 b。正如我们所知，常见的匹配算法是灰度相关，但是在这里，同一间隔物的投影具有不同的背景和灰度，因此基于常见灰度相关的方法不适用于匹配同源间隔物投影。

图6当从不同的视角观察间隔物时，同一间隔物的背景会发生变化

图7.5606视图中的空间投影

图9 No.5607视图

图8.5607视图中的空间投影

3.3基于杆塔高度和方向的先验知识的同源投影匹配算法

我们提出了一种基于杆塔高度和方位先验知识的匹配算法，克服了灰度相关的困难，提高了三维电力线路重建的自动化水平。图10的示意图用于解释基于先验知识的同源投影匹配方法的过程。在两个杆塔之间有一条由三个间隔物组成的电力线，并且有三个从不同角度观察的曝光站。

图10多角度成像电力线检测系统示意图

配对程序说明如下:

  1. 利用杆塔高度的先验知识，形成一个水平面，其高度等于所有杆塔的平均值，这个水平面在图10中用 M 表示。
  2. 由于室内定向是在实验室中标定的，而室外定向的近似值是通过 GPS/IMU 测量得到的。在曝光站 p 中，可以计算投影射线 PP1的方向。与水平面 M 相交，相交点1rsquo;被认为是间隔点1的近似位置。
  3. 在曝光站 prsquo;、prsquo;P1rsquo;和 prsquo;P2rsquo;的投影光线与水平面 M 相交，得到两个相交点1rsquo;和2”。由于1”和1rsquo;之间的距离明显小于2”和1rsquo;之间的距离，因此将 P1rsquo;和 P1视为同一间隔子的同源投影。
  4. 利用空间相交算法，通过发现同源投影 P1rsquo;和 P1计算间隔子1的三维坐标。然后将水平面从 M 更新为 Mrsquo;，其中Mrsquo;的高度等于计算的间隔位置的高度。
  5. 对于下面的曝光站，继续更新每个间隔物的水平面，并重复步骤3)和4)。
  6. 所有曝光站处理后，同时找到相应的间隔物投影和间隔物的三维坐标。

3.4具有极点约束的增强匹配算法

如果两极杆塔之间只有一组电力线，则上述匹配方法可以成功地找到相应的间隔投影。在实践中，如图5和图9所示，有三组电力线。曝光站的内部和外部方向都存在误差。有时，由于相邻的间隔物属于不同的电力线组，间隔物投影的不匹配会发生。例如，参考的间隔投影射线生成与水平面的交点。非匹配间隔投影形成的参考点与交点之间的距离可能比匹配间隔投影形成的参考点与交点之间的距离更近。那么参考的间隔投影和不匹配的间隔投影将被错误匹配。因此，使用这对错误的同源间隔子投影作为间隔子交叉算法的输入，将计算出假间隔子。

为了防止这种不匹配，一个极性约束被利用。如图9所示，白线是极线。值得注意的是，飞行方向是沿着电力线的，所以极线与电力线的方向大致相同。也就是说，只有靠近极线的间隔投影才会被选为相应的投影候选物。在这个约束下，可以避免不匹配问题。

4. 实验结果

经过相应的间隔投影匹配程序，这些相应的投影被用来计算空间相交间隔的三维坐标。图11显示了114号和115号杆塔附近的3D 结果，点是地面点，正方形是杆塔点，十字标记是间隔点。这证明了间隔符是正确找到的。还可以看到，在一个地方有三个间隔物，对应着三组电力线。

图11 114与115塔之间的间隔点，圆点为地点，正方形为塔点，十字线为间隔点。

利用垫片的三维坐标，通过二次曲线拟合得到电力线。重建的输电线是在图12中显示为一个垂直剖面视图。电力线曲线下面的剖面是地面，即DSM。

图12拟合电力线曲线与DSM的纵断面图

将电力线轮廓图与DSM进行对比，得到如图13所示的预警图，它揭示了危险的地区周围的对象是太接近电源线。颜色越浅，就越近距离。图14是上图中圆圈区域的放大图，更多的细节在这个视图中给出。为例如，大部分区域是黄色的，而一些树顶和谷物块是粉红色的。这意味着这些区域非常多离电力线更近，比其他地区更危险。

图13 114 - 115号塔楼之间街区预警地图

图14 上图中圆圈区域的放大图

5. 结论

所提出的匹配方法能够可靠、自动地找到相应的间隔投影，从而实现三维立体匹配电力线改造。实验结果验证了该方法的正确性，提高了测量精度相对距离满足用户0.5m的要求。为多角度成像电力线检测系统的自动化提供了良好的基础。

利用先验知识和外极线约束对同源投影进行匹配的思想，应该是有益的，在这种情况下，常见的灰度相关算法失败。例如，背景的灰度是像电力线上的间隔器一样切割，或者像建筑物的角点一样反复出现类似的图案。

感谢

感谢Zhiqiang Xiao, Lin Su, Qiang Liu, Pengxin Wang, Junfa Wang, Junming Liu等人合作完成这个项目。

参考文献

1. W. Zhang, Y. Yang and G. Yan, etc., 'Application of airborne multiangular and multispectral imaging system in power system,' Center China Electric Power 19(6), 1-2:12 (2006).

2. M. Cramer, 'Performance of GPS/Inertial Solutions in Photogrammetry,' Fritsch/Sp (Eds.). Photogrammetric Week. Wichmann Verlag, 49-62 (2001).

3. Z. Qian and J. Wang, 'Multi-data acquisition and recording for the airborne multi-angle imaging applied in the power line inspection,' Automation of Electric Power Systems 30(16), 86-89:107 (2006).

4. S. Clode and F. Rottensteiner, 'Classification of Trees and Powerlines from medium resolution Airborne Laserscanner data in Urban Environments,' Proceedings of the APRS WORKSHOP ON DIGITAL IMAGE COMPUTING, 1-6 (2005).

5. E.P. Baltsavias, 'A comparison between photogrammetry and laser scanning,' ISPRS Journal of Photogrammetry amp; Remote Sensing 54(2/3), 83-94 (1999).

6. T. Melzer and C. Briese, 'Extraction and modeling of power lines from ALS point clouds,' Proceedings of 28th Workshop, 47-54 (2004).

7. Z. Zhang and J. Zhang, Digital Photogrammetry, Wuhan University Publ

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