無人機輸電線路巡檢樹障隱患自動分析技術研究
發(fā)布時間：2021-09-22 12:25
隨著中國經(jīng)濟的快速增長,電網(wǎng)的規(guī)模逐步擴增,高水平,長距離的輸電線路也日益增長,然而,我國幅員遼闊,地勢地形復雜多變,使得對輸電線路的安全隱患檢測非常困難。樹障隱患則是造成當前輸電線路運作失常的主要原因之一。當前,輸電線路樹障信息的采集方法根據(jù)作業(yè)方式可分為三種,人工的樹障隱患信息采集、無人機可見光樹障隱患信息采集和激光雷達樹障隱患信息采集。然而,傳統(tǒng)人工電網(wǎng)巡檢管理模式不可避免的存在人工巡檢效果差、工作效率低、人工成本高等諸多方面的問題,已經(jīng)無法適應當前社會對電網(wǎng)高效率巡檢、高工作量和精細效益化的工作要求。隨著無人機的出現(xiàn),國內(nèi)外越來越多的技術人員和學者開始研究如何基于無人機采集的數(shù)據(jù)來檢測樹木與輸電線路的距離,從而進一步對樹障隱患進行分析,但是仍然存在許多問題,例如檢測精度低和檢測結果不穩(wěn)定。目前,基于點云數(shù)據(jù)對樹障隱患進行檢測的研究較少,并且相較于無人機影像樹障測量技術,其成本昂貴、操作復雜、設備安全隱患較大,需要專業(yè)團隊才能完成。針對目前無人機電力樹障巡檢中主要依靠人工處理海量影像數(shù)據(jù)且精度不高的行業(yè)痛點,本文基于所在科研團隊研發(fā)的無人機智能飛行軟件獲取500Kv“楚穗交流”線...
【文章來源】：山東理工大學山東省
【文章頁數(shù)】：58 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
多旋翼無人機Fig2.1Multi-rotoruav
?刂饕??跋竦墓廡奈恢茫?夥轎輝?丶從跋衿毓饈笨滔嗷?淖頌?臀恢謾Ｄ詵轎輝?素通常是通過校準相機獲得，而外方位元素必須通過攝影測量前方交會和后方交會獲得。目前無人機平臺姿態(tài)不穩(wěn)定，搭載的相機大多是非量測相機以及只有低精度導航數(shù)據(jù)而無高精度POS數(shù)據(jù)可用的現(xiàn)狀，因此利用成熟的航空傾斜數(shù)據(jù)處理技術來處理無人機傾斜影像有很大局限性，因此將結合目前計算機視覺領域的StructureFromMotion技術（SFM）與攝影測量傳統(tǒng)技術相結合，使得無人機傾斜傳感器數(shù)據(jù)自動空三和聯(lián)合精確定位既能穩(wěn)健處理又能高精度定位。圖2.2具有同名點的影像Fig2.2Theimagewiththesamenamepoint本文主要采用空三解算求解影像同名點大地坐標，從而獲得大量實際場景點云。對于大量同名連接點，如圖2.2，觀測誤差方程的約化處理和大型稀疏矩陣的解算是大型區(qū)域網(wǎng)空三解算的重要方法和重要環(huán)節(jié)。區(qū)域網(wǎng)空三解算中的未知數(shù)主要包括內(nèi)外方位元素，控制點地面坐標等。假設誤差方程及法方程式：xxssxxcccssssggggggiiiiiivBxAtAdlPvExlPvEdlPvAtDdlPvAtDdlP=++===+=+（2.1）其中，xv、cv、sv、gv、iv分別為像點坐標、控制點坐標、內(nèi)方位元素、GPS觀測值、IMU觀測值的改正數(shù)向量；B、xA、sA、gA、iA分別為待定點、共線方程中外方位元素、自檢校參數(shù)、GPS漂移改正對應的外方位元素、IMU漂移改正對應的外方位元素的系數(shù)矩陣；gD、iD對應GPS、IMU的漂移改正系數(shù)矩陣；xl、cl、sl、gl、il為常數(shù)項；xP、cP、sP、gP、iP為相應的權矩陣。其對應的法方程式(上三角形式)為：NX=L（2.2）
山東理工大學碩士學位論文第二章無人機影像點云數(shù)據(jù)的獲取及特征分析13轉(zhuǎn)置對稱項圖2.4改化法方程結構圖Fig2.4Equationstructurediagramofmodifiedmethod然而，在解算過程中，常用做法是通過消除待定點未知數(shù)來獲得改化法方程，本文利用逐次分塊約化法對改化法方程進行求解。通過逐次分塊約化法，在對改化法方程進行求解的過程中，能夠同時獲取改正數(shù)的協(xié)因數(shù)矩陣vvQ、所求未知數(shù)的協(xié)因數(shù)矩陣xxQ以及可靠性矩陣vvPQ，這對利用驗后方差分量估計理論計算各類觀測值的驗后權并自動定位粗差提供了便利。圖2.5空三解算獲得的點云數(shù)據(jù)Fig2.5Pointclouddataobtainedbyemptythreecalculation基于上述原理方法通過輸入同名點影像即可解算同名點的大地坐標，從而獲得點云數(shù)據(jù)，如圖2.5。2.4輸電線路無人機影像點云數(shù)據(jù)特征分析由于電力線本身所處環(huán)境和噪聲等問題，基于無人機影像獲得的點云數(shù)據(jù)不可避免的存在很多問題，本小節(jié)對基于無人機影像獲得的點云數(shù)據(jù)具體情況進行介紹。
本文編號：3403757
【文章來源】：山東理工大學山東省
【文章頁數(shù)】：58 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
多旋翼無人機Fig2.1Multi-rotoruav
?刂饕??跋竦墓廡奈恢茫?夥轎輝?丶從跋衿毓饈笨滔嗷?淖頌?臀恢謾Ｄ詵轎輝?素通常是通過校準相機獲得，而外方位元素必須通過攝影測量前方交會和后方交會獲得。目前無人機平臺姿態(tài)不穩(wěn)定，搭載的相機大多是非量測相機以及只有低精度導航數(shù)據(jù)而無高精度POS數(shù)據(jù)可用的現(xiàn)狀，因此利用成熟的航空傾斜數(shù)據(jù)處理技術來處理無人機傾斜影像有很大局限性，因此將結合目前計算機視覺領域的StructureFromMotion技術（SFM）與攝影測量傳統(tǒng)技術相結合，使得無人機傾斜傳感器數(shù)據(jù)自動空三和聯(lián)合精確定位既能穩(wěn)健處理又能高精度定位。圖2.2具有同名點的影像Fig2.2Theimagewiththesamenamepoint本文主要采用空三解算求解影像同名點大地坐標，從而獲得大量實際場景點云。對于大量同名連接點，如圖2.2，觀測誤差方程的約化處理和大型稀疏矩陣的解算是大型區(qū)域網(wǎng)空三解算的重要方法和重要環(huán)節(jié)。區(qū)域網(wǎng)空三解算中的未知數(shù)主要包括內(nèi)外方位元素，控制點地面坐標等。假設誤差方程及法方程式：xxssxxcccssssggggggiiiiiivBxAtAdlPvExlPvEdlPvAtDdlPvAtDdlP=++===+=+（2.1）其中，xv、cv、sv、gv、iv分別為像點坐標、控制點坐標、內(nèi)方位元素、GPS觀測值、IMU觀測值的改正數(shù)向量；B、xA、sA、gA、iA分別為待定點、共線方程中外方位元素、自檢校參數(shù)、GPS漂移改正對應的外方位元素、IMU漂移改正對應的外方位元素的系數(shù)矩陣；gD、iD對應GPS、IMU的漂移改正系數(shù)矩陣；xl、cl、sl、gl、il為常數(shù)項；xP、cP、sP、gP、iP為相應的權矩陣。其對應的法方程式(上三角形式)為：NX=L（2.2）
山東理工大學碩士學位論文第二章無人機影像點云數(shù)據(jù)的獲取及特征分析13轉(zhuǎn)置對稱項圖2.4改化法方程結構圖Fig2.4Equationstructurediagramofmodifiedmethod然而，在解算過程中，常用做法是通過消除待定點未知數(shù)來獲得改化法方程，本文利用逐次分塊約化法對改化法方程進行求解。通過逐次分塊約化法，在對改化法方程進行求解的過程中，能夠同時獲取改正數(shù)的協(xié)因數(shù)矩陣vvQ、所求未知數(shù)的協(xié)因數(shù)矩陣xxQ以及可靠性矩陣vvPQ，這對利用驗后方差分量估計理論計算各類觀測值的驗后權并自動定位粗差提供了便利。圖2.5空三解算獲得的點云數(shù)據(jù)Fig2.5Pointclouddataobtainedbyemptythreecalculation基于上述原理方法通過輸入同名點影像即可解算同名點的大地坐標，從而獲得點云數(shù)據(jù)，如圖2.5。2.4輸電線路無人機影像點云數(shù)據(jù)特征分析由于電力線本身所處環(huán)境和噪聲等問題，基于無人機影像獲得的點云數(shù)據(jù)不可避免的存在很多問題，本小節(jié)對基于無人機影像獲得的點云數(shù)據(jù)具體情況進行介紹。
本文編號：3403757
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