一种基于无人机摄影测量的输电线路自动选线方法与流程

本发明属于无人机摄影测量及输电线路路径选择
技术领域：
，尤其涉及一种基于无人机摄影测量的输电线路自动选线方法。
背景技术：
：在输电线路选线工作中，恰当合理的输电线路路径可以提升设计工作的质量和效率，优化输电线路的网架结构。因此在输电线路路径选择过程中，合理有效的路径选取方法是研究的重点。目前，随着无人机技术发展的不断成熟，其在工程建设中应用的范围也在不断扩大。消费级无人机摄影测量技术获取的高分辨率正射影像图和倾斜摄影模型在线路设计中也发挥着巨大的作用，经过多年的发展，无人机影像图处理技术变得日渐成熟[2]。国外从上世纪90年代开始出线并发展倾斜摄影技术，发展至今已形成了多种较为成熟的影像图处理软件，如美国的pictometry、法国的contextcapture、瑞士的pix4dmapper等，硬件和软件的快速发展和改进基本实现了对真三维模型构建工作[3-4]；在最优路径搜索方法方面，现有的基于gis和改进元胞自动机的输电线路路径自动选择方法，通过gis技术和层次分析法整合地理单元中复杂的地理信息，基于元胞自动机模型和输电线路设计的特点，建立输电线路自动选择模型；基于rs技术获取规划区域的遥感影像图地理信息，以gis作为数据处理平台，量化和整合地图栅格中的复杂的地理信息，建立了地理信息评价模型，为计算机自动进行输电线路路径选择提供数据基础，同时根据rs栅格地图的特点，选择蚁群算法作为输电线路路径选择的智能算法，实现杆塔自动选择定位功能。由于国内电网规模庞大、电网内设施以及线路错综复杂，上述方法在实际应用中会带来大量的数据处理工作，实际上经常难以有效执行，在实际工作中，为获得有效的数据结果，输电线路选择往往基于低分辨率或者时效性较差的卫星影像进行路径选择，以便于减轻数据处理的压力，提高整体效率，但同时，其在一些重要区域及特殊地物方面，往往受其近期的变化而考虑不充分，引起线路初选阶段的结果不合理，给后期施工图终勘定位设计阶段带来较大的影响，降低输电线路后期设计定型的效率。技术实现要素：本发明创造的目的在于，提供一种利用无人机对规划区域及其重点地物的实时航飞处理，高效率获取相关区域的高分辨率影像资料，通过影像图处理技术及输电线路路径自动搜索选择算法，提高输电线路路径选择的自动化程度及路径的合理有效性，实现输电线路路径的优化选择的基于无人机摄影测量的输电线路自动选线方法。为实现上述目的，本发明创造采用如下技术方案。一种基于无人机摄影测量的输电线路自动选线方法，包括如下步骤：步骤一：制作规划区域的影像图；包括像控点布设、影像图处理、影像图元素检测；在像控点布设时，以输电线线路为基准，沿输电线线路左右两侧依次布设像控点，在多个输电线路的交叉点以及出现超过90°拐角的路径或区域应当在转折点或区域增加至少一个额外的像控点；步骤二：影像特征地物自动分类；包括对规划区域内不同特征地物进行自动分类，划分出影响输电线路选线的区域，并进行归类，具体是指，将影像数据进行分割，对分割后的影像碎片再次分类整合提高分类效率，将分类的地物按照其不同的属性进行权值定义，确认不同特征地物对输电线路路径选择的影响因子；步骤三：输电线路路径自动搜索，具体是指：1)根据规划区域，输入区域起止点坐标及运行参数；2)输入影响因素权值矩阵；3)设置搜索自适应步长值，形成搜索区间；4)从起止点同时开始搜索，确定邻居栅格位置；5)若有交汇栅格数据，则连接两段搜索结果，保存路径成果；否则进行下一段栅格的搜索计算；6)转角处理；7)按照评价因子评价搜索结果；8)输出搜索的待选路径，并给出最优参考值；步骤四：预选搜索方案结果的评价标准，具体是指，对上述步骤中算法获取的线路路径选项进行方案结果评价，根据设定的评价标准生成备选方案优劣指标，选取指标前三的路径作为最终的成果，评价标准包括：生成的路径最短；路径的转角数量尽量少；算法的搜索时间短，效率高；对重点区域影响小，对预设定的规避因子执行率高。对上述方案的进一步优化还包括，步骤一中，在像控点布设时，当输电线路沿线穿越高度差超过5m，或者输电线穿越/跨越无法直接获取输电线路径的区域时，在相应输电线段的起点和终点增设像控点，对于落差超过5m的输电线段，在输电线路径两侧增加检查点。对上述方案的进一步优化还包括，步骤一还包括影像图处理的步骤，具体包括对无人机获取的影像图进行灰度处理、滤波处理、影像图增强处理；灰度处理消除影像图中的色彩信息，以减弱摄像过程中光照、海拔等因素对影像图的影响，灰度处理的原理可采用对影像图中的原色分别进行加权平均处理来实现。对上述方案的进一步优化还包括，还包括，对影像图出现模糊不清以及画面色调偏移的情形，在灰度化后进行高对比度处理。对上述方案的进一步优化还包括，图像增强处理包括指针对每一个影像图，将影像图平均划分为多个影像块，各影像块的形状中心对称，分析影像块中各像素点的灰度值，计算各影像块中像素点的像素平均值，并将影像图的中心像素点的灰度值替换为该平均值。对上述方案的进一步优化还包括，图像增强处理还包括，将获取的灰度影像图进行转换，使各个像素的灰度级分布相同。其有益效果在于：改变了输电线路选择往往基于低分辨率或者时效性较差的卫星影像进行路径选择，其在一些重要区域及特殊地物方面，往往受其近期的变化而考虑不充分，引起线路初选阶段的结果不合理，给后期施工图终勘定位设计阶段带来较大的影响，降低输电线路设计的效率的弊端，通过利用无人机对规划区域及其重点地物的实时航飞处理，高效率获取相关区域的高分辨率影像资料，通过图像处理技术及输电线路路径自动搜索选择算法，提高输电线路路径选择的自动化程度及路径的合理有效性，实现输电线路路径的优化选择。附图说明图1为利用无人机进行摄影测量的流程示意图。具体实施方式以下结合具体实施例对本发明创造作详细说明。本发明的基于无人机摄影测量的输电线路自动选线方法，其基本方案是以无人机摄影测量技术为依据，利用无人机快速获取规划区域的现势性较好的三维倾斜模型和正射影像图，结合影像图处理，依据路径最优搜索算法，实现输电线路的路径自动选择方法。其流程如图1所示。具体步骤如下：步骤一：制作规划区域的影像图；其基本内容是利用无人机获取和制作规划区域影像图，过程主要分为外业和内业两部分，其主要的实现流程如图1所示，包括像控点布设的步骤、影像图处理的步骤、影像图元素检测；其中，为获取相对较为准确的输电线路数据信息，同时避免录入不需要的地理信息，在进行像控点布设时，应当以输电线线路布设路线为基准，分别在输电线线路两侧按照左右两侧依次布设像控点，在多个输电线路的交叉点以及出现超过90°拐角的路径或区域应当在转折点或区域增加至少一个额外的像控点。特别的，当输电线路沿线穿越高度差超过5m，或者输电线穿越/跨越楼房、河道等无法直观获取输电线路径的区域时，应当在相应输电线段的起点和终点增设像控点，同时对于落差超过5m的输电线段，应当在输电线路径两侧增加检查点。特别的，还包括影像图处理的步骤，进行影像图处理包括对无人机获取的影像图进行灰度处理、滤波处理、影像图增强处理；灰度处理消除影像图中的色彩信息，以减弱摄像过程中光照、海拔等因素对影像图的影响，灰度处理的原理可采用对影像图中的原色分别进行加权平均处理来实现，在实际操作过程中，可以利用现有的软件装置等来实现；特别的，由于突发天气环境等影响，在摄像获取的影像图中不可避免的会有部分影像图出现模糊不清，以及画面色调偏移的情形，对于上述影像图，还应在灰度化后进行高对比度处理；图像增强处理包括指针对每一个影像图，将影像图平均划分为多个影像块，各影像块的形状中心对称，分析影像块中各像素点的灰度值，计算各影像块中像素点的像素平均值，并将影像图的中心像素点的灰度值替换为该平均值；基于本步骤，能够消除影像图中明显的噪音点，使得图像边缘平混完整；特别的，对于拍摄距离不同的影像图，各影像块所包含的像素点应当予以区别，一般而言，拍摄距离越远，则划分影像块时使其包含的像素点越多；图像增强处理还包括，在前述基础之上，将获取的灰度影像图进行转换，使各个像素的灰度级分布相同，以进一步优化影像图的对比度，提高后续影像图中输电线要素的获取。步骤二：影像特征地物自动分类；在获取了规划区域的影像资料后，需要对影像资料进行预处理，保证输电线路设计过程中，最大化考虑区域内地形地物对线路路径设计的影响。本实施例中，对获取的影像图进行预处理，采用影像处理方法，对规划区域内不同特征地物进行自动分类，划分出影响输电线路选线的区域，并按照约定准则进行归类，并应用于后期的线路自动选择。具体而言，首先将影像数据进行分割，然后对分割后的影像碎片再次分类，最后整合，提高分类效率，将分类的地物按照其不同的属性进行权值定义，按照设定的标准，定义不同地物的属性权值，为输电线路路径的自动获取算法实现提供计算避障依据，具体的权值定义方法如下。具体而言，对上述分类后的地物进行权值定义，确认不同特征地物对输电线路路径选择的影响因子，对其定义具体权值，选择一种权值定义规则，实现路径自动规划选择时，能够自动处理不同地物的影响。权值定义主要参考输电线路设计规范中的不同地物的规避准则，具体权值如表1所示；表1地理信息权值等级评分等级内容ⅰ成本低，很适宜建设ⅱ成本较低，比较适宜建设ⅲ成本一般，可以建设ⅳ成本稍高，建设较难ⅴ成本较高，建设困难对定义的影响地理信息设定权值矩阵，对建立的评价尺度因素进行两两比较，用hij表示第i个因素相对于第j个因素的比较结果，则权值矩阵为：步骤三：输电线路路径自动搜索对上面三个步骤得到的成果，依托具体的搜索方法，确定输电线路起止点之间的最佳路径。目前，路径自动搜索常用的算法主要包括dijkstra算法、蚁群算法、元胞自动机算法及floyd等。传统方法中，dijkstra算法在计算时耗时较大，floyd属于典型的动态规划算法，这两种方法适用于极小范围内的搜索，且容易陷入局部最优解，无法获得最优的搜索分类结果。为此，提出改进的优化蚁群智能群体算法，提高搜索处理的效率，增加算法鲁棒性，避免陷入局部最优解。改进的蚁群搜索算法主要过程数据如下：1)首先根据规划区域，输入区域起止点坐标及运行参数；2)输入影响因素权值矩阵；3)设置搜索自适应步长值，形成搜索区间；4)从起止点同时开始搜索，确定邻居栅格位置；5)若有交汇栅格数据，则连接两段搜索结果，保存路径成果；否则进行下一段栅格的搜索计算；6)转角处理；7)按照评价因子评价搜索结果；8)输出搜索的待选路径，并给出最优参考值。步骤四：预选搜索方案结果的评价标准对上述步骤中算法获取的线路路径选项进行方案结果评价，根据设定的评价标准生成备选方案优劣指标，选取指标前三的路径作为最终的成果，具体的评价标准如下：生成的路径最短；路径的转角数量尽量少；算法的搜索时间短，效率高；对重点区域影响小，对预设定的规避因子执行率高；最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明创造的技术方案，而非对本发明创造保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明创造作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明创造的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明创造技术方案的实质和范围。当前第1页12