本发明涉及可视化测距，特别是一种基于三维激光点云的输电线路可视化监测测距方法及系统。
背景技术：
1、随着计算机和图像处理技术的飞速发展，计算机视觉技术广泛应用于机器人控制、无人驾驶、非接触测量、电网智能巡视等诸多领域。可视化监测技术已广泛应用于输电线路智能巡视，实现输电线路重点交叉跨越段、外力破坏、山火等重要区段图像/视频在线监测、智能巡视、隐患智能识别和告警，为输电线路可视化远程巡检提供有效支撑。
2、南方电网在输电线路测距技术的应用方面已有研究，比如利用全球卫星导航系统(gnss)、激光测距仪等对输电线路进行高精度的测距，对线路的长度、高度等参数进行测量；比如通过搭载测距设备的无人机，对输电线路进行全面的巡检和测量，快速获取线路的位置信息和参数数据。
3、例如公开号为：cn116012429a的发明专利公开的基于激光点云与gim三维模型确定输电走廊隐患点的方法，包括：获取输电走廊激光点云las数据和与所述输电走廊同线路的输电线路gim三维模型数据；根据输电走廊的实体对象类型将所述输电走廊激光点云las数据单体对象化，获得不同实体对象的点云单体las数据；对所述点云单体las数据和所述输电线路gim三维模型数据进行轻量化处理，获得轻量化后的点云单体数据和输电线路三维模型数据；基于所述点云单体数据与所述输电线路三维模型数据的坐标拟合关系，确定隐患点；根据所确定的隐患点和构建的关联关系构建输电线路三维模型的运维台账数据，并加载至已建设的输电数字孪生平台进行可视化。
4、例如公开号为：cn114119917a的发明专利公开的基于输电线路高精度三维模型的可视化隐患测距方法，包括：获取目标区域监拍数据，扫描目标区域采集点云数据；对点云数据进行预处理，包括剔除冗余点云数据，剔除地面点云数据，及密度检查；确定隐患目标的位置并测距。
技术实现思路
1、鉴于现有技术存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明所要解决的问题在于现有技术中，无人机在飞行过程中受到环境影响较大，导致获取的点云数据存在误差，其次在对获取的点云数据进行电力线提取时，容易受到多种因素的影响，导致提取的电力线精度不够，都会造成后续对输电线路建模的精度不够，进而影响测距的准确度，造成测距误差。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
4、第一方面，本发明实施例提供了一种基于三维激光点云的输电线路可视化监测测距方法，其包括，通过无人机对输电线路发射激光，获取区域点云数据，得到输电线路的电力线点云数据与参照物点云数据；
5、分析点云数据测量精度指数，当所述点云数据测量精度指数不低于设定阈值时，进行后续处理，否则重新获取所述区域点云数据；
6、获取第一电力线点云组、第二电力线点云组，从中提取标准电力线点云；
7、将所述标准电力线点云与参照物点云数据进行拟合，得到电力线与参照物的模型，并基于该模型进行测距。
8、作为本发明所述基于三维激光点云的输电线路可视化监测测距方法的一种优选方案，其中：所述对区域点云数据进行分类的具体步骤包括：
9、读取无人机采集到的区域点云数据，将其存储在三维点云数据格式中；
10、对所述区域点云数据进行滤除噪声和离群点处理；
11、滤除地面点云数据和低高度点云数据，得到输电线路的电力线点云数据和参照物点云数据。
12、作为本发明所述基于三维激光点云的输电线路可视化监测测距方法的一种优选方案，其中：所述第一电力线点云组、第二电力线点云组的获取步骤包括：
13、基于统计滤波算法对预处理后的输电线路的电力线点云数据进行多次粗提取，得到多个第一粗提取电力线点云；
14、通过布料模拟滤波算法分别对所述多个第一粗提取电力线点云进行精提取，得到所述第一电力线点云组；
15、基于pca主成分分析法从预处理后的输电线路的电力线点云数据中多次粗提取，得到多个第二粗提取电力线点云；
16、通过快速欧式聚类算法分别对所述多个第二粗提取电力线点云进行精提取，得到所述第二电力线点云组。
17、作为本发明所述基于三维激光点云的输电线路可视化监测测距方法的一种优选方案，其中：从所述第一电力线点云组、第二电力线点云组中提取出标准电力线点云的步骤包括：
18、对所述第一电力线点云组中的多个第一电力线点云进行两两相似度比较，得到相似度最高的一组电力线点云组n；
19、对所述第二电力线点云组中的多个第二电力线点云进行两两相似度比较，得到相似度最高的一组电力线点云组m；
20、将所述电力线点云组n对应的相似度和电力线点云组m对应的相似度进行比较，选择相似度较高的一组作为标准电力线点云。
21、作为本发明所述基于三维激光点云的输电线路可视化监测测距方法的一种优选方案，其中：所述将标准电力线点云与参照物点云数据进行拟合的步骤包括：
22、基于几何形状分析方法，将符合参照物特征的点云数据标记为参照物点云；
23、通过几何特征从得到的标准电力线点云与参照物点云中选取参考点云；
24、基于选取的参考点云作为对齐目标，通过icp算法将标准电力线点云与参照物点云数据进行空间对齐；
25、通过高斯平滑对拟合后的标准电力线点云与参照物点云数据进行平滑处理；
26、使用三维建模工具对平滑处理后的数据进行建模，得到电力线与参照物的模型。
27、作为本发明所述基于三维激光点云的输电线路可视化监测测距方法的一种优选方案，其中：所述基于电力线与参照物的模型进行测距的步骤包括：
28、计算电力线到参照物的最短距离；
29、对于点到平面的距离，使用点到平面的最短距离公式进行计算；
30、对于点到曲面的距离，使用曲面最短距离计算方法进行计算；
31、实时分析测距误差指数，所述测距误差指数用于衡量测量结果的误差程度。
32、作为本发明所述基于三维激光点云的输电线路可视化监测测距方法的一种优选方案，其中：所述实时分析测距误差指数的步骤包括：
33、通过scada系统连接传感器，获取测距仪的稳定度、线性度和测距时的温度；
34、对所述测距仪的稳定度、线性度和测距时的温度进行标准化处理；
35、通过客观赋权法得出各参数对测距误差指数的权重因子；
36、基于所述标准化处理后的参数及其权重因子计算测距误差指数。
37、第二方面，本发明实施例提供了基于三维激光点云的输电线路可视化监测测距系统，其包括。
38、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于三维激光点云的输电线路可视化监测测距方法的步骤。
39、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于三维激光点云的输电线路可视化监测测距方法的步骤。
40、本发明有益效果为：通过引入点云数据测量精度指数，对点云数据进行精确评估与筛选，从而确保只有满足高精度要求的数据才能用于后续分析，进而实现了电力线监测数据的高精度获取，避免了低精度数据带来的误差传播问题，有效解决了现有技术中因数据精度不足导致的测量误差积累问题。
41、通过结合统计滤波算法、布料模拟滤波算法、pca主成分分析法和快速欧式聚类算法，精确提取电力线点云数据，从而减少了噪声点云的干扰，提高了电力线点云的提取精度，进而实现了电力线路建模和测距的高精度和稳定性，有效解决了现有技术中电力线点云提取过程中误提取与噪声干扰的问题。
42、通过实时分析测距误差指数，结合测距仪稳定度、线性度和温度等参数的实时监控，动态调整误差控制策略，从而实现了测距过程中的实时误差修正与校正，进而确保了监测数据的精准性和稳定性，有效解决了现有技术中测距误差未能及时修正和环境变化带来的误差问题。