1、“.....要在点云数据中重建电力塔模型,需要在维空间中提取塔身的线型特征,建立网状结构。然而电力塔本身存在多种不同空间形态的维线特征,不同线特征之间又相互交织汇聚,传统的线聚类方法无法很好地解决问题。本文提出的方法在点云数据空间中建立维空间格冗余的种子点。算法流程如下检测所有电力塔数据中的种子点,标记初始,将种子点邻域内值为的两个点所代表的相对方向的任意端作为种子点的搜索方向。搜索邻域范围,若在搜索方向上存在值为的点,则将邻域点赋予线搜索单元格的线,并向该单元格步进,将步进后的单元格作为当前搜索单元格。若在邻域内,值为的单元格与搜索单元格所标记的方向不同,且已标记的搜索方向上的邻域点值为,将该搜索单元格的擦去,记录为。若邻域单元格未记录格内的数据点数目,按照下面的原则将其值化。根据实际情况,在电力塔的线结构中,线与线之间可以汇聚于点,但不存在交叉的情况......”。

2、“.....设计如下数据结构格网单元格格网单元中心点位置格网长度,格网值当前搜索单元格格网单元中心点位置单元格长度,搜索方向,标记维单元格在东西南北上下以及斜方向上具有个相邻的网格单元,所以在跟踪算法进行的时候,当前单元格需要记录搜索方向同时,格网单元可能出于线特征上,或为不同线特征之间了良好支持。维数据的电力塔建模问题的研究具有重要的实际应用价值。本文提出的电力塔建模流程,作为对该问题的种尝试,能够达到建模的需求。其算法还可以进步改进,以达到更为精确的效果,需要我们更深入的研究。电力塔建模电力塔般为直立的网状结构铁塔,连接悬垂的高压电力线,以此来传输交流或直流高压电。电力塔的大小和形态多种多样,般高度在之间,也有少数塔身高度在以上。除了大部分的钢铁材质结构外,电力塔身的少量局部结构也采用混凝土与木质材料......”。

3、“.....在每次迭代过程中将特征空间的最大值点所对应的点云空间中的数据点移除,这些点在下轮迭代中将不参与计算。这种方法不仅能够改善线特征提取的结果,还可以控制提取的线特征个数。例如可以通过控制迭代,让的数据点都在参与过计算后停止迭代。我们将霍夫变换提取的线性特征采用聚类方法进行组合,得到结果如图。电力线提取电力线为具有定高程的悬垂的线结构,若线的中间部位与两端的高程差别不大,般可认为其为直线结构,否则有或被记录为,将该搜索单元格的擦去,记录为,该线段跟踪结束,选择下个种子点,重复。若整个范围所有种子点已被跟踪完毕,搜索空间内未被跟踪到的单元格是否满足种子点条件,若满足,将其作为搜索单元格,重复。否则,算法结束。合并相邻且共线在允许容差范围内的线特征。若相邻线特征共线,且距离小于设定的阈值,则将其合并......”。

4、“.....的维线型特征点上取得了理想的效果图。对前述过程中剩下未移除的点进行霍夫变换。可以发现变换过程仍进行得并不顺利,原因在于电力线附近的点云密度分布十分不均匀,变换后的特征空间分布倾向于将数据点分类成多个细碎但又差别不大的细线,每个细线对应定密度的数据点。这种的效果可以通过减少特征空间的分辨率来得到改善,不过此行为同样会影响到线特征提取的精度。另种方法是对特征空间采用非最大值抑制,但鉴于这种方法还未在实际情况下讨论,对于处理结果无法预知,故在此不采用。这里通过采用赋予线搜索单元格的线,并向该单元格步进,将步进后的单元格作为当前搜索单元格。电力塔线的监测与管理是关系到我国国民经济建设的重要问题,其关键问题是要求高效和实时地对电力设施尤其是电力塔的维检测与建模技术。相较于传统的测量方法,机载激光雷达系统在维信息获取数据采集和成图周期上都有着较大优势......”。

5、“.....维数据的电力塔建模问题的研究具有重要的实际应用价值。本文提出的电力塔建模流程,作为对该问题的种尝试,能够达到建模的需求。其算法还可以进步改进,格网长度,格网值当前搜索单元格格网单元中心点位置单元格长度,搜索方向,标记维单元格在东西南北上下以及斜方向上具有个相邻的网格单元,所以在跟踪算法进行的时候,当前单元格需要记录搜索方向同时,格网单元可能出于线特征上,或为不同线特征之间的交汇点,因此具有标记属性,用来记录所在的线号或标记为。单元格邻域图函数般采用欧式距离,如下。算法进行初,以达到更为精确的效果,需要我们更深入的研究。若在邻域内,值为的单元格与搜索单元格所标记的方向不同,且已标记的搜索方向上的邻域点值为,将该搜索单元格的擦去,记录为。若邻域单元格未记录或,则将其作为新的搜索单元格,生成新的线赋予该单元格,将该单元格所在的方向标记为新的搜索方向,步进之,重复......”。

6、“.....则选择其进行跟踪。若在邻域内不存在值为的单元格,或值为的单元格记电力塔建模电力塔般为直立的网状结构铁塔,连接悬垂的高压电力线,以此来传输交流或直流高压电。电力塔的大小和形态多种多样,般高度在之间,也有少数塔身高度在以上。除了大部分的钢铁材质结构外,电力塔身的少量局部结构也采用混凝土与木质材料。要在点云数据中重建电力塔模型,需要在维空间中提取塔身的线型特征,建立网状结构。然而电力塔本身存在多种不同空间形态的维线特征,不同线特征之间又相互交织汇聚,传统的线聚类方法无法很好地解决问题。本文提出的方法在点云数据空间中建立维空间格元格未记录或,则将其作为新的搜索单元格,生成新的线赋予该单元格,将该单元格所在的方向标记为新的搜索方向,步进之,重复。若邻域内该类单元格数量大于,则选择其进行跟踪。若在邻域内不存在值为的单元格,或值为的单元格记录有或被记录为,将该搜索单元格的擦去,记录为......”。

7、“.....选择下个种子点,重复。若整个范围所有种子点已被跟踪完毕,搜索空间内未被型特征的数据点。比较突出的问题体现在电力塔线周围的植被点,在局部范围内具有相对高的点密度,它会扰乱霍夫变换中特征空间的点聚集。因此,需要将点云数据投影到平面上的的网格中,将网格按照是否存在数据点的规则值化数据点数大于的网格为,其他为。然后将值为的网格中密度为含有个数据点的网格单元移除,保留剩下值为的单元,这个过程类似形态学中的腐蚀操作,能够很好地滤除数据中的非线性结构点,如植被点,在保留真正的维线型特征点上取得了理想的效果图。对前述过程中剩下算法结果来看,本文方法能够提取大部分电力塔中的线结构,由于跟踪算法的限制,少量连接线段交汇点的线结构未被检测出来,但是已建立的模型已可以较清晰地表达电力塔的基本结构和形态特征农业水利论文电力塔建模方式探究农业水利论文电力塔建模方式探究......”。

8、“.....其关键问题是要求高效和实时地对电力设施尤其是电力塔的维检测与建模技术。相较于传统的测量方法,机载激光雷达系统在维信息获取数据采集和成图周期上都有着较大优势,为建模需求提以达到更为精确的效果,需要我们更深入的研究。若在邻域内,值为的单元格与搜索单元格所标记的方向不同,且已标记的搜索方向上的邻域点值为,将该搜索单元格的擦去,记录为。若邻域单元格未记录或,则将其作为新的搜索单元格,生成新的线赋予该单元格,将该单元格所在的方向标记为新的搜索方向,步进之,重复。若邻域内该类单元格数量大于,则选择其进行跟踪。若在邻域内不存在值为的单元格,或值为的单元格记进迭代式的霍夫变换方法来代替其他方法减少点云密度不均带来的分类影响。在每次迭代过程中将特征空间的最大值点所对应的点云空间中的数据点移除,这些点在下轮迭代中将不参与计算。这种方法不仅能够改善线特征提取的结果......”。

9、“.....例如可以通过控制迭代,让的数据点都在参与过计算后停止迭代。我们将霍夫变换提取的线性特征采用聚类方法进行组合,得到结果如图。电力线提取电力线为具有定高程的悬垂的线结构,若线的中间部位与两端的高程差别不大,般可认为其为直线结构,否则霍夫变换也可能无法立即使用,因为数据中还存在许多属于非线型特征的数据点。比较突出的问题体现在电力塔线周围的植被点,在局部范围内具有相对高的点密度,它会扰乱霍夫变换中特征空间的点聚集。因此,需要将点云数据投影到平面上的的网格中,将网格按照是否存在数据点的规则值化数据点数大于的网格为,其他为。然后将值为的网格中密度为含有个数据点的网格单元移除,保留剩下值为的单元,这个过程类似形态学中的腐蚀操作,能够很好地滤除数据中的非线性结构点,如植被点,在保留真农业水利论文电力塔建模方式探究踪到的单元格是否满足种子点条件,若满足,将其作为搜索单元格,重复。否则,算法结束......”。