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电力巡线树障检测中的无人机摄影测量技术与方法

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  • 作者:应用开发中心-李向欢
  • 发布时间:2019-11-18 15:46
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【概要描述】针对目前电力巡线工作中人工巡检存在精度低、效率慢、智能化水平低等一系列问题,航天远景经过长期自主研发与大范围项目实践,探索出一种基于无人机摄影测量的智能电力巡线新方案。该方案从无人机摄影测量技术的工作原理入手,以固定翼或多旋翼无人机为飞行平台,同时搭载高精度定位装置和成像系统,获取输电线通道的光学影像,并利用摄影测量学原理恢复出具有高精度坐标的输电线通道三维场景,从而识别和定位输电线通道内的障碍物目标,高效高质的完成电力线巡检相关工作。  案详细技术流程 图1电力巡线树障检测中的无人机摄影测量技术工作流程图    无人机航空摄影  在无人机电力线路巡检中,航空摄影的目的是获取满足电力线通道三E维重建以及导线三维重建要求的影像资料,主要包括航向及旁向重雪度选择、航线敷设以及航高设计三个方面。  (1)航向和旁向重叠度选择  电力线在影像上具有清晰的像是无人机电力线路障碍物巡检的基础,影像空间分辨率较高(3-5cm),地物在影像上的投影差较大。为了减小投影差对空中三角测量中连接点自动匹配的影响,一般选择较大的航向重叠度,本文航向重叠度和旁向重叠度均取值为80%。  (2)航线敷设   在确定航空摄影时的航向和旁向重叠度之后,需要根据电力杆塔的位置敷设航线。航线敷设方法如图2所示。 图2航线敖设方法示意图   在图2中,以电力杆塔为中心,在其左右两侧平行于相邻两基电力杆塔的连线各敷设一条航线,航线与杆塔间的水平距离为,以小号杆塔往大号杆塔方向为正方向,则杆塔左侧航线的飞行方向与杆塔右侧的航线相反,使得无人机往返一-次,即可完成航空摄影作业。航线与杆塔间的水平距离与影像的空间分辨率和旁向重叠度之间的关系如式(1)所示。  式中,为影像宽度;为影像的地面分辨率;为旁向重叠度。  (3)航高设计  航高设计须参考地形起伏条件,将高程相近的一-段电力线路划分到-一个航高内,并根据这段内的平均高程计算航高。无人机相对地面的飞行高度与相机主距以及地面平均高程之间的关系如式(2)所示。   式中,为无人机相对平均高程的高度;为影像空间分辨率;为相机成像传感器上像元的物理尺寸,为相机焦距。  无人机航空摄影时,航向和旁向重叠度也是根据平均高程计算得到的,因此在确定无人机相对平均高程的高度以后,需要校验地面高程最小处的空间分辨率,确保影像空间分辨率满足电力线成像的最低要求,同时需要校验地面高程最大处的航向和旁向重叠度,确保航向及旁向重叠度满足后续处理的最低要求。航空摄影效率随无人机飞行高度的增加而增加,GSD则随之降低,电力线因太细而不能在影像上清晰成像的风险随之增大。因此,本文推荐飞行高度以cm为目标分辨率来设定。  GPS辅助空中三角测量  GPS辅助空中三角测量的基本思路是通过差分GPS相位观测值进行相对动态定位所获得的摄站坐标,作为区域网平差中的附加非摄影测量观测值,以达到减少地面控制为目的来进行区域网平差。在GPS辅助空中三角测量处理中,首先采用SIFT算法自动提取影像间的连接点;接着采用最小二乘匹配算法对连接点做精化处理,获取分布均匀的定位精度为亚像元级的像点网;最后采用GPS辅助光束法区域网平差算法对摄影测量观测值和非摄影测量观测值一并进行解算,为后续电力线通道地表及导线的三维重建提供定向参数。  通道地表三维点紜重建  电力线通道地表的三维重建是通过影像密集匹配方法从立体像对中提取稠密三维点云来实现的。影像匹配算法除满足电力线通道被植被覆盖这一条件外,还须适应人工建筑物的纹理特点,实现建筑物屋顶及其附属物(烟囱、太阳能热水器等)的三维重建。图3为通过影像密集匹配方法得到的电力线路地表的三维带纹理点云。 图3电力线路地表三维重建效果示意图   导线三维重建  导线三维重建采用计算机辅助的半自动测量方法实现。首先在经过预处理的原始影像上,通过霍夫变换进行初步检测,获得电力线的大致位置,然后利用特征检测算法,从影像中检测电力线特征,在构成立体像对的两张影像中人工选择同-根导线所对应的一对构像,由软件自动计算导线的三维空间坐标,最后输出导线矢量,实现电力线三维坐标的自动提取。导线半自动测量如图4所示。 图4导线半自动测量示意图  通道障碍物隐患检测  输电线路通道障碍物隐患是指在通道三维环境中与导线间的空间距离小于某些安全阈值的物体的统称,包括树木、房屋、高速铁路、高速公路和重要输电通道的架空输电线路交叉跨越区段等。在完成电力线通道地表及导线的三维重建以后,可恢复出相机摄影时的输电线路通道真实的三维点云场景,然后通过计算地表三维点云和导线之间的空间距离检测超限点,然后根据障碍物点云间的拓扑关系进行聚类分析,并分析它们的纹理特征,将相互邻接的超限点合并为一个障碍物,区分障碍物所属类别并评定障碍物的危险程度及可信度。如图5所示,即可识别电力线通道内的障碍物隐患。  图5危险目标检测方法三维可视化示意图。  项目应用  项目区概况  该方案分别应用于贵阳市都匀220kV某线路和安顺500kV某线路电力巡线项目,其中220kV线路地区地形较为平坦,多裸露地表,独立高杆树木较多;500kV实验区则地形起伏较大,植被茂密,片状分布。  项目结果及分析  (1)220kV项目区项目结果及分析  该贵阳市都匀220kV项目区线路总长0.97km,覆盖002号-004号3个塔基,由贵阳运检都匀管理所进行树障巡视。项目外业航飞用时15min,数据分析处理用时35min,-共发现7处线路隐患、其中一处重大树障隐患,树障净空距离为6.86m,检测结果如表1所示。  表1重大隐患分布表  在表1中,相序为右表示从002号塔往003号塔的方向,障碍物是由地表与右侧导线的空间距离检测出来的,并标明了障碍物距小号塔的水平距离、障碍物处的导线弧垂大小、障碍物隐患类型、级别和隐患距离。其位置信息由图8和图9所示。 图8杆塔区间002号-03号隐患1平断面图图9杆塔区间002号003号重大隐患影像图   图8和图9分别呈现了表1中此处紧急树障隐患的平断面图和影像图,可以直观反映出表1中隐患距小号塔的距离、弧垂及隐患类型等情况。  (2)550kV项目区项目结果及分析  该贵阳市安顺500kV项目区线路总长1.52km,覆盖51号-54号4个塔基,由贵阳运检安顺管理所进行树障巡视。项目外业航飞用时22min,数据分析处理用时45min,-共发现33处线路隐患、包括4处紧急隐患、10处重大隐患和19处-般隐患。其中一处紧急树障隐患列于表2,树障净空距离为4.5m,如表2所示。  表2紧急隐患分布表   在表2中,相序为左表示从53号塔往54号塔的方向,障碍物是由地表与左侧导线的空间距离检测出来的,并标明了障碍物距小号塔的水平距离、障碍物处的导线弧垂大小、障碍物隐患类型、级别和隐患距离。其位置信息由图10和图11所示。 图10杆塔区间53号-54号隐患01平断面图图11杆塔区间53号54号隐患01影像图   图10和图11分别呈现了表2中此处紧急树障隐患的平断面图和影像图,可以直观反映出表2中隐患距小号塔的距离、弧垂及隐患类型等情况。  项目总结  经过贵阳运检公司都匀管理所和安顺管理所实际项目验证,航天远景无人机电力巡线方案能够有效实现基于无人机摄影测量的电力通道三维点云自动匹配、导线半自动提取和障碍物报告自动生成,相比传统人工巡检能够更好的满足目前运检班组的巡线需求。  经过技术原理和实际项目应用的双角度剖析,航天远景无人机电力巡线方案的先进性、高效性与可行性均得到了有效验证。与传统人工巡检相比,该方案不仅充分提高了巡线作业效率与精确程度,更具备航拍标准化、作业自动化、巡检定量化、应用普及化等一系列优势,能够完全满足超高压与高压电力通道障碍物巡检业务需求。

电力巡线树障检测中的无人机摄影测量技术与方法

【概要描述】针对目前电力巡线工作中人工巡检存在精度低、效率慢、智能化水平低等一系列问题,航天远景经过长期自主研发与大范围项目实践,探索出一种基于无人机摄影测量的智能电力巡线新方案。该方案从无人机摄影测量技术的工作原理入手,以固定翼或多旋翼无人机为飞行平台,同时搭载高精度定位装置和成像系统,获取输电线通道的光学影像,并利用摄影测量学原理恢复出具有高精度坐标的输电线通道三维场景,从而识别和定位输电线通道内的障碍物目标,高效高质的完成电力线巡检相关工作。  案详细技术流程 图1电力巡线树障检测中的无人机摄影测量技术工作流程图    无人机航空摄影  在无人机电力线路巡检中,航空摄影的目的是获取满足电力线通道三E维重建以及导线三维重建要求的影像资料,主要包括航向及旁向重雪度选择、航线敷设以及航高设计三个方面。  (1)航向和旁向重叠度选择  电力线在影像上具有清晰的像是无人机电力线路障碍物巡检的基础,影像空间分辨率较高(3-5cm),地物在影像上的投影差较大。为了减小投影差对空中三角测量中连接点自动匹配的影响,一般选择较大的航向重叠度,本文航向重叠度和旁向重叠度均取值为80%。  (2)航线敷设   在确定航空摄影时的航向和旁向重叠度之后,需要根据电力杆塔的位置敷设航线。航线敷设方法如图2所示。 图2航线敖设方法示意图   在图2中,以电力杆塔为中心,在其左右两侧平行于相邻两基电力杆塔的连线各敷设一条航线,航线与杆塔间的水平距离为,以小号杆塔往大号杆塔方向为正方向,则杆塔左侧航线的飞行方向与杆塔右侧的航线相反,使得无人机往返一-次,即可完成航空摄影作业。航线与杆塔间的水平距离与影像的空间分辨率和旁向重叠度之间的关系如式(1)所示。  式中,为影像宽度;为影像的地面分辨率;为旁向重叠度。  (3)航高设计  航高设计须参考地形起伏条件,将高程相近的一-段电力线路划分到-一个航高内,并根据这段内的平均高程计算航高。无人机相对地面的飞行高度与相机主距以及地面平均高程之间的关系如式(2)所示。   式中,为无人机相对平均高程的高度;为影像空间分辨率;为相机成像传感器上像元的物理尺寸,为相机焦距。  无人机航空摄影时,航向和旁向重叠度也是根据平均高程计算得到的,因此在确定无人机相对平均高程的高度以后,需要校验地面高程最小处的空间分辨率,确保影像空间分辨率满足电力线成像的最低要求,同时需要校验地面高程最大处的航向和旁向重叠度,确保航向及旁向重叠度满足后续处理的最低要求。航空摄影效率随无人机飞行高度的增加而增加,GSD则随之降低,电力线因太细而不能在影像上清晰成像的风险随之增大。因此,本文推荐飞行高度以cm为目标分辨率来设定。  GPS辅助空中三角测量  GPS辅助空中三角测量的基本思路是通过差分GPS相位观测值进行相对动态定位所获得的摄站坐标,作为区域网平差中的附加非摄影测量观测值,以达到减少地面控制为目的来进行区域网平差。在GPS辅助空中三角测量处理中,首先采用SIFT算法自动提取影像间的连接点;接着采用最小二乘匹配算法对连接点做精化处理,获取分布均匀的定位精度为亚像元级的像点网;最后采用GPS辅助光束法区域网平差算法对摄影测量观测值和非摄影测量观测值一并进行解算,为后续电力线通道地表及导线的三维重建提供定向参数。  通道地表三维点紜重建  电力线通道地表的三维重建是通过影像密集匹配方法从立体像对中提取稠密三维点云来实现的。影像匹配算法除满足电力线通道被植被覆盖这一条件外,还须适应人工建筑物的纹理特点,实现建筑物屋顶及其附属物(烟囱、太阳能热水器等)的三维重建。图3为通过影像密集匹配方法得到的电力线路地表的三维带纹理点云。 图3电力线路地表三维重建效果示意图   导线三维重建  导线三维重建采用计算机辅助的半自动测量方法实现。首先在经过预处理的原始影像上,通过霍夫变换进行初步检测,获得电力线的大致位置,然后利用特征检测算法,从影像中检测电力线特征,在构成立体像对的两张影像中人工选择同-根导线所对应的一对构像,由软件自动计算导线的三维空间坐标,最后输出导线矢量,实现电力线三维坐标的自动提取。导线半自动测量如图4所示。 图4导线半自动测量示意图  通道障碍物隐患检测  输电线路通道障碍物隐患是指在通道三维环境中与导线间的空间距离小于某些安全阈值的物体的统称,包括树木、房屋、高速铁路、高速公路和重要输电通道的架空输电线路交叉跨越区段等。在完成电力线通道地表及导线的三维重建以后,可恢复出相机摄影时的输电线路通道真实的三维点云场景,然后通过计算地表三维点云和导线之间的空间距离检测超限点,然后根据障碍物点云间的拓扑关系进行聚类分析,并分析它们的纹理特征,将相互邻接的超限点合并为一个障碍物,区分障碍物所属类别并评定障碍物的危险程度及可信度。如图5所示,即可识别电力线通道内的障碍物隐患。  图5危险目标检测方法三维可视化示意图。  项目应用  项目区概况  该方案分别应用于贵阳市都匀220kV某线路和安顺500kV某线路电力巡线项目,其中220kV线路地区地形较为平坦,多裸露地表,独立高杆树木较多;500kV实验区则地形起伏较大,植被茂密,片状分布。  项目结果及分析  (1)220kV项目区项目结果及分析  该贵阳市都匀220kV项目区线路总长0.97km,覆盖002号-004号3个塔基,由贵阳运检都匀管理所进行树障巡视。项目外业航飞用时15min,数据分析处理用时35min,-共发现7处线路隐患、其中一处重大树障隐患,树障净空距离为6.86m,检测结果如表1所示。  表1重大隐患分布表  在表1中,相序为右表示从002号塔往003号塔的方向,障碍物是由地表与右侧导线的空间距离检测出来的,并标明了障碍物距小号塔的水平距离、障碍物处的导线弧垂大小、障碍物隐患类型、级别和隐患距离。其位置信息由图8和图9所示。 图8杆塔区间002号-03号隐患1平断面图图9杆塔区间002号003号重大隐患影像图   图8和图9分别呈现了表1中此处紧急树障隐患的平断面图和影像图,可以直观反映出表1中隐患距小号塔的距离、弧垂及隐患类型等情况。  (2)550kV项目区项目结果及分析  该贵阳市安顺500kV项目区线路总长1.52km,覆盖51号-54号4个塔基,由贵阳运检安顺管理所进行树障巡视。项目外业航飞用时22min,数据分析处理用时45min,-共发现33处线路隐患、包括4处紧急隐患、10处重大隐患和19处-般隐患。其中一处紧急树障隐患列于表2,树障净空距离为4.5m,如表2所示。  表2紧急隐患分布表   在表2中,相序为左表示从53号塔往54号塔的方向,障碍物是由地表与左侧导线的空间距离检测出来的,并标明了障碍物距小号塔的水平距离、障碍物处的导线弧垂大小、障碍物隐患类型、级别和隐患距离。其位置信息由图10和图11所示。 图10杆塔区间53号-54号隐患01平断面图图11杆塔区间53号54号隐患01影像图   图10和图11分别呈现了表2中此处紧急树障隐患的平断面图和影像图,可以直观反映出表2中隐患距小号塔的距离、弧垂及隐患类型等情况。  项目总结  经过贵阳运检公司都匀管理所和安顺管理所实际项目验证,航天远景无人机电力巡线方案能够有效实现基于无人机摄影测量的电力通道三维点云自动匹配、导线半自动提取和障碍物报告自动生成,相比传统人工巡检能够更好的满足目前运检班组的巡线需求。  经过技术原理和实际项目应用的双角度剖析,航天远景无人机电力巡线方案的先进性、高效性与可行性均得到了有效验证。与传统人工巡检相比,该方案不仅充分提高了巡线作业效率与精确程度,更具备航拍标准化、作业自动化、巡检定量化、应用普及化等一系列优势,能够完全满足超高压与高压电力通道障碍物巡检业务需求。

  • 分类:远景分享
  • 作者:应用开发中心-李向欢
  • 来源:航天远景
  • 发布时间:2019-11-18 15:46
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针对目前电力巡线工作中人工巡检存在精度低、效率慢、智能化水平低等一系列问题 ,航天远景经过长期自主研发与大范围项目实践,探索出一种基于无人机摄影测量的智能电力巡线新方案。

 

该方案从无人机摄影测量技术的工作原理入手,以固定翼或多旋翼无人机为飞行平台,同时搭载高精度定位装置和成像系统,获取输电线通道的光学影像,并利用摄影测量学原理恢复出具有高精度坐标的输电线通道三维场景,从而识别和定位输电线通道内的障碍物目标,高质完成电力线巡检相关工作。

 

方案详细技术流程

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图1电力巡线树障检测中的无人机摄影测量技术工作流程图

 

 

无人机航空摄影

在无人机电力线路巡检中,航空摄影的目的是获取满足电力线通道三维重建以及导线三维重建要求的影像资料,主要包括航向及旁向重雪度选择、航线敷设以及航高设计三个方面。

 

航向和旁向重叠度选择

电力线在影像上具有清晰的像是无人机电力线路障碍物巡检的基础,影像空间分辨率较高( 3-5cm) , 地物在影像上的投影差较大。为了减小投影差对空中三角测量中连接点自动匹配的影响,一般选择较大的航向重叠度 ,本文航向重叠度和旁向重叠度均取值为80%。

 

航线敷设

在确定航空摄影时的航向和旁向重叠度之后,需要根据电力杆塔的位置敷设航线。航线敷设方法如图2所示。

图2航线敖设方法示意图

 

在图2中,以电力杆塔为中心,在其左右两侧平行于相邻两基电力杆塔的连线各敷设一条航线,航线与杆塔间的水平距离为, 以小号杆塔往大号杆塔方向为正方向,则杆塔左侧航线的飞行方向与杆塔右侧的航线相反,使得无人机往返一次 ,即可完成航空摄影作业。航线与杆塔间的水平距离与影像的空间分辨率和旁向重叠度之间的关系如式(1 )所示。

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式中,为影像宽度;为影像的地面分辨率;为旁向重叠度。

 

航高设计

航高设计须参考地形起伏条件,将高程相近的一段电力线路划分到一个航高内,并根据这段内的平均高程计算航高。无人机相对地面的飞行高度与相机主距以及地面平均高程之间的关系如式( 2 )所示。

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式中,为无人机相对平均高程的高度;为影像空间分辨率;为相机成像传感器上像元的物理尺寸,为相机焦距。

 

无人机航空摄影时,航向和旁向重叠度也是根据平均高程计算得到的,因此在确定无人机相对平均高程的高度以后,需要校验地面高程最小处的空间分辨率,确保影像空间分辨率满足电力线成像的最低要求,同时需要校验地面高程最大处的航向和旁向重叠度,确保航向及旁向重叠度满足后续处理的最低要求。航空摄影效率随无人机飞行高度的增加而增加, GSD则随之降低,电力线因太细而不能在影像上清晰成像的风险随之增大。因此,本文推荐飞行高度以cm为目标分辨率来设定。

 

GPS辅助空中三角测量

GPS辅助空中三角测量的基本思路是通过差分GPS相位观测值进行相对动态定位所获得的摄站坐标,作为区域网平差中的附加非摄影测量观测值,以达到减少地面控制为目的来进行区域网平差。在GPS辅助空中三角测量处理中,首先采用SIFT算法自动提取影像间的连接点;接着采用最小二乘匹配算法对连接点做精化处理,获取分布均匀的定位精度为亚像元级的像点网;最后采用GPS辅助光束法区域网平差算法对摄影测量观测值和非摄影测量观测值一并进行解算,为后续电力线通道地表及导线的三维重建提供定向参数。

 

通道地表三维点云重建

电力线通道地表的三维重建是通过影像密集匹配方法从立体像对中提取稠密三维点云来实现的。影像匹配算法除满足电力线通道被植被覆盖这一条件外,还须适应人工建筑物的纹理特点,实现建筑物屋顶及其附属物(烟囱、太阳能热水器等)的三维重建。图3为通过影像密集匹配方法得到的电力线路地表的三维带纹理点云。

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图3电力线路地表三维重建效果示意图

 

导线三维重建

导线三维重建采用计算机辅助的半自动测量方法实现。首先在经过预处理的原始影像上,通过霍夫变换进行初步检测,获得电力线的大致位置,然后利用特征检测算法,从影像中检测电力线特征,在构成立体像对的两张影像中人工选择同-根导线所对应的一对构像,由软件自动计算导线的三维空间坐标,最后输出导线矢量,实现电力线三维坐标的自动提取。导线半自动测量如图4所示。

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图4导线半自动测量示意图

 

通道障碍物隐患检测

输电线路通道障碍物隐患是指在通道三维环境中与导线间的空间距离小于某些安全阈值的物体的统称,包括树木、房屋、高速铁路、高速公路和重要输电通道的架空输电线路交叉跨越区段等。在完成电力线通道地表及导线的三维重建以后,可恢复出相机摄影时的输电线路通道真实的三维点云场景,然后通过计算地表三维点云和导线之间的空间距离检测超限点,然后根据障碍物点云间的拓扑关系进行聚类分析,并分析它们的纹理特征,将相互邻接的超限点合并为一个障碍物,区分障碍物所属类别并评定障碍物的危险程度及可信度。如图5所示,即可识别电力线通道内的障碍物隐患。

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图5危险目标检测方法三维可视化示意图

 

 

项目应用

 

项目区概况

该方案分别应用于贵阳市都匀220kV某线路和安顺500kV某线路电力巡线项目, 其中220kV线路地区地形较为平坦,多裸露地表,独立高杆树木较多; 500kV实验区则地形起伏较大,植被茂密,片状分布。

 

项目结果及分析

220kV项目区项目结果及分析

该贵阳市都匀220kV项目区线路总长0.97 km ,覆盖002号-004号3个塔基,由贵阳运检都匀管理所进行树障巡视。项目外业航飞用时15 min ,数据分析处理用时35 min , -共发现7处线路隐患、其中一 处重大树障隐患,树障净空距离为6.86 m ,检测结果如表1所示。

表1重大隐患分布表

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在表1中,相序为右表示从002号塔往003号塔的方向,障碍物是由地表与右侧导线的空间距离检测出来的,并标明了障碍物距小号塔的水平距离、障碍物处的导线弧垂大小、障碍物隐患类型、级别和隐患距离。其位置信息由图8和图9所示。

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图8杆塔区间002号-03号隐患1平断面图

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图9杆塔区间002号003号重大隐患影像图

 

图8和图9分别呈现了表1中此处紧急树障隐患的平断面图和影像图,可以直观反映出表1中隐患距小号塔的距离、弧垂及隐患类型等情况。

 

550kV项目区项目结果及分析

该贵阳市安顺500kV项目区线路总长1.52 km ,覆盖51号-54号4个塔基,由贵阳运检安顺管理所进行树障巡视。项目外业航飞用时22 min ,数据分析处理用时45 min , -共发现33处线路隐患、包括4处紧急隐患、 10处重大隐患和19处-般隐患。其中一处紧急树障隐患列于表2 ,树障净空距离为4.5 m ,如表2所示。

表2紧急隐患分布表

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在表2中,相序为左表示从53号塔往54号塔的方向,障碍物是由地表与左侧导线的空间距离检测出来的,并标明了障碍物距小号塔的水平距离、障碍物处的导线弧垂大小、障碍物隐患类型、级别和隐患距离。其位置信息由图10和图11所示。

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图10杆塔区间53号-54号隐患01平断面图

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图11杆塔区间53号54号隐患01影像图

图10和图11分别呈现了表2中此处紧急树障隐患的平断面图和影像图,可以直观反映出表2中隐患距小号塔的距离、弧垂及隐患类型等情况。

 

项目总结

经过贵阳运检公司都匀管理所和安顺管理所实际项目验证,航天远景无人机电力巡线方案能够有效实现基于无人机摄影测量的电力通道三维点云自动匹配、导线半自动提取和障碍物报告自动生成,相比传统人工巡检能够更好的满足目前运检班组的巡线需求。

 

经过技术原理和实际项目应用的双角度剖析,航天远景无人机电力巡线方案的先进性与可行性均得到了有效验证。与传统人工巡检相比,该方案不仅充分提高了巡线作业效率与精确程度,更具备航拍标准化、作业自动化、巡检定量化、应用普及化等一系列优势 ,能够完全满足超高压与高压电力通道障碍物巡检业务需求。

 

 

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