激光点云

介绍了深度学习识别技术发展情况，并指出深度学习已经在欧几里得数据域中取得了很大的成功，但从非欧几里得域生成的数据更需要进行有效的分析。其中包括了三维激光点云数据、化学领域的化学成分结构数据、生物领域的基因蛋白数据。

随着无人机、激光雷达技术的发展，其在输电线路巡检中的应用已越来越广泛，但仍存在各种制约其进一步推 广的实际应用问题。本文从电力巡检实际需求出发，结合相关软硬件，对激光点云数据外业采集、点云数据预处理、点 云分类、单木分割、树倒、树生长危险点预测、输电线路快速矢量化、工况模拟等方面进行了阐述和总结，旨在为无人 机输电线路激光雷达巡检提供一套便捷、高效、切实可行的解决方案，降低人工参与度，具有一定的借鉴意义和实际参 考价值。

国网安徽电力目前已形成500千伏为骨干网架的电网结构，110千伏及以上架空输电线路达1955条，长度达39632公里；同时过境特高压和跨区线路14条，长度达3813公里；形成了5大国网公司级重点输电通道，线路遍布皖北平原、皖南大别山区等区段；线路肩负西南水电、内蒙风电、新疆煤电等外送，是确保“电从空中来”的能源替代的战略贯彻落实的重要支撑。 随着电网规模快速增长，传统的人工模式和直升机无人机协同的“三位一体”巡检模式，已难以满足大电网运维的需要。主要体现在人工巡视存在视野盲区、认知误区，“三位一体”的立体化巡检无法实现通道环境的全方位、立体化展示和隐患智能管控，同时巡检的二维数据无法形成三维立体感知。 为解快上述问题，国网安徽电力提出」智能巡检的理念，研制丁基于激光点云技术的直升机无人机智能巡检平台，融合机载激光扫描、多光谱、全景摄影、倾斜摄影以及图像智能分析等技术，提高了激光扫描数据分析的时效性，实现丁输电通道三维建模、线路实时工况分析、树种的智能识别和树患的自动告警、外部隐患的智能识别和智能预警，显著提升了大电网运维管控水平。

本项目提出了一种全新的建模方法，操作更简单、效率更高，从根本上解决了电网三维建模生产效率低、生产周期长、技术要求高、模型质量不统一等问题，通过重复利用数宇化移交等成果资源库数据，提升了数据应用价值，避免了重复建设投入，降低了三维项目建设成本，为普及三维新技术应用，莫定了良好的基础。本项目成果创立了一套高密度点云多级索引工作机制，提高了点云数据处理效率。创建了变电站高密度点云多级索引、变电站设备符合度评价的作业方法和工作机制，提升了点云数据处理精度，提高了工作效率。提出了变电站标准模型编码机制，实现了标准模型库的科学管理。基于电网设备生产运行编码规则，制定了变电站设备标准模型编码体系，实现了电网三维标准模型库科学管理，提高了点云数据自动识别与拟合效率。发明了基于自适应形状匹配的点云识别与模型拟合算法，开拓了三维建模新方法。发明了基于自适应形状匹配点云识别与模型拟合算法，打破传统的三维模型构建方式，减少人工干预，提高生产效率和产品精度，降低变电站三维建模成本。引入了VR虚拟技术，增加了人机互动效果。采用Unity:3D仿真系统和虚拟现实硬件设备，提高了变电站三维场景的展示效果，支持了人机互动的漫游浏览、信息查询、环境模拟等功能。

针对输电线路走廊无人机三维测量与可视化管理中对海量激光点云数据处理与分析的应用需求，提出了一种基于大数据云技术的激光点云数据处理超算系统。该激光点云超算技术结合了激光点云分类、通道隐患三维量化分析、数据处理并行计算、海量数据管理等功能。通过在国家电网某220kV输电线路无人机激光雷达巡检项目中的应用对该技术进行了试验验证。

中国南方电网公司重点科技项目产出成果，采用小型轻量化设计，机身折叠尺寸（43cm×42cm×43cm）仅为市场主流机型的16.22%，在行业内首创仿线飞行算法、高集成多功能吊舱、激光点云前端实时三维建模、输电线路通道隐患实时评估预警等多项功能，实现了无需事前规划航线、不依靠网络信号，即可自主巡视并采集可见光、红外、激光点云数据，一架次飞行作业相当于传统技术路线三架次作业量，作业效率整体提升5倍以上。

随着空间信息获取渠道的增多和信息处理技术的发展，高压输电线路及其走廊的监控及运维有了更丰富的手 段，激光点云、倾斜摄影等三维空间量测与数字化建模技术发展迅速，通过建立准实时、高精度、高仿真的架空输电通 道三维模型可以更加准确高效地识别线路运维中的各类风险点，采取有针对性的运维管控措施，在输电线路日常巡视、 例行检修、故障抢修等生产作业中提供有益的参考。随着新技术的不断创新和深化应用，输电线路运维水平可以得到显 著提升。

超特高压输电线路是我国电网骨干网架的关键组成部分，近十年电网规模呈爆发式增长。大部分线路穿越地区地形复杂、环境恶劣，运维人员及车辆难以抵达，巡视难度大、效率低、准确性差。直升机搭载先进的巡查仪器巡航，具有观测立体化、巡视高效率、地域全适应等优势，成为架空输电线路的新型高效巡视的重要手段。 在北京市政府和国网公司科研经费支持下，团队经过 5 年技术攻关，取得一系列技术突破，全面解决了上述难题，形成三大创新，提出了八轴稳定四轴主动的光纤陀螺稳定技术，研制了集成内变焦结构多光谱传感单元的大视距小微目标观测航巡吊舱，稳定精度达 16μrad，较业内先进吊舱精度提升 20%，与军用吊舱稳定级别相当，解决了直升机高频振动导致的成像清晰度低问题。发明了组合孔径动态平衡探测技术，研制了电力应用型大视场机载激光扫描系统吊舱，将扫描视场角拓宽至 70°，视场角提升 16.7%；采用小样本随机森林算法，构建了输电通道场景关键要素激光点云数据全自动分类模型，数据处理速度提升 7 倍，有效解决扫描视场角窄、数据处理速度慢的问题。提出了计及电力线和杆塔形态特征的高抗噪三维重构算法，发明了融合激光点云和多光谱影像的输电通道单木分割与树种识别方法，识别精度达 92%，开发了包含树种、地形、气象、电力潮流等多要素的超特高压架空线路空间安全距离仿真预警分析系统，解决了通道隐患误报、漏报和预警准确度差的问题。 项目授权专利 17 项，其中发明专利 7 项；授权软著 18 项；主导编制电力及民航行标 3 项、国网企标 1 项；出版专著 1 部；取得适航证书 4 项；发表论文 45 篇，SCI/EI收录 29 篇。项目通过由陈维江院士牵头的成果鉴定，达到国际领先水平。2013年以来，项目成果应用于国网各省电力公司，发现线路缺陷 11.4 万处，通道隐患 4.4 万处，目前正与巴西就美丽山±800kV 特高压输电线路巡视开展商业谈判，具备广阔市场前景；研制的航巡吊舱经改造，已广泛应用于公安、交通、农林等行业，带动交叉行业发展。

本项目系统开展关键技术研究：研制直升机搭载的高精度、高智能化巡检终端，攻克直升机巡检光电吊舱亚像素级实时电子稳像、线路元件自动跟踪、海量数据智能选帧等关键技术，显著提升直升机巡检作业水平；提出并采用基于深度学习和特征分析相融合的缺陷识别技术，构建面向多类型缺陷识别的卷积神经网络模型，首次开发输电线路缺陷智能识别应用系统，典型缺陷识别率实现突破性提高；发明渐进加密金字塔式海量激光点云高效存储处理技术，开发输电线路激光点云数据分析专用软件，实现广域输电线路交叉跨越和树障等空间距离快速检测和安全预警；构建南方电网架空输电线路直升机巡检标准体系，开发了南方电网直升机巡检技术支持系统 （18个支撑软件）。 项目成果己在南方电网各分子公司应用，有效规范输电线路直升机巡视作业规模化、规范化开展，保障作业安全的同时，提升作业效率，提高作业质量，从而及时发现输电线路的缺陷和隐患，有效降低电网故障和因停电导致的损失，保障人民生活稳定，国家和区域经济持续增长。同时，部分项目成果集成于广州科易光电技术有限公司、中船重工第717研究所等光电吊舱设备中，进一步提高了相关光电吊舱性能指标和产品竞争力；成果软件已推广应用到四川测绘地理信息局、河北省第三测绘院、国家海洋技术中心等相关企事业单位中，在应用，在地理勘测、应急救灾、海岸巡查中发挥了重要作用，具有良好通用性和产业带动效应。

变电站内设备遥检主要依赖外观检查和红外测温，目前依托机器人、高清视频等方式已经辅助人工实现部分智能巡检工作，大量图像样本仍需要人工审核。本案例应用“可见光+红外线+激光点云图像”融合分析技术，实现设备缺陷的智能研判，通过多光谱图像融合分析技术，提高发现设备潜伏性缺陷的能力，进而提高运检质效，保障设备本质安全。