摘要：超高压输电网络中的电力线没有绝缘层,以空气作为绝缘体,为了保证输电线路的安全运行,需要确保电力线周边一定范围为纯净空间,不能存在导电物体。输电电网投入运行后,电力线通道内的植被会自然生长,当植被与电力线之间的距离小于安全阈值时,可能会引起放电,危及电网的安全运行。因此,关于大范围、高效率的电力线通道障碍物巡检方法的研究受到了广泛关注。借助无人机成本低廉、操作方便的优势,通过在无人机上安装可见光数码相机获取电力线通道内的影像,进而检测潜在的危险物体,正在成为一种新的电力线通道障碍物巡检作业方法。无人机在执行电力线通道障碍物巡检作业时,沿电力线方向飞行,按照一定重叠度拍摄通道内的立体影像,通过摄影测量方法可以完成电力线和地表的三维重建,在已知地表形态和电力线空间位置的前提下,计算地面点云和导线的空间距离可自动识别和定位障碍物。电力线通道地表的三维重建、导线的三维重建以及障碍物自动检测是利用无人机影像进行线路通道障碍物巡检的关键问题。对于电力线通道地表三维重建问题,采用影像稠密匹配算法提取三维点云是一种切实可行的方法,但是由于电力线通道地表经常被密集植被所覆盖,给影像匹配带来了较大的困难,并且电力线通道内也可能存在违章建筑,因此影像匹配方法需要同时满足树冠和屋顶等典型匹配困难目标的三维重建需要;对于电力线三维重建问题,由于电力线在影像上表现为一条细线,并且纹理单一,采用常规的影像匹配方法很难获取电力线上的同名像点,无法实现电力线三维坐标的自动测量,采用人工立体测量的方法虽然能够实现电力线三维重建,但是费时费力;利用数字摄影测量方法完成电力线通道三维重建之后,障碍物的检测问题可以通过计算导线和地物间的空间距离来实现。因此,电力线通道障碍物的检测和定量描述的关键在于电力线通道的三维重建,有必要开展关于电力线通道以及导线三维重建方法的研究,实现基于无人机影像的电力线通道障碍物自动化定量巡检。本文使用无人机影像,以电力线通道障碍物的定位和定量评价为目标,研究了电力线通道地表稠密点云提取方法、电力线三维坐标自动测量方法以及障碍物检测方法。具体研究内容和创新性成果如下:（1）基于SPMEC稠密匹配算法的电力线通道地表三维重建方法研究在研究影像匹配算法的基础上,提出了 SPMEC（Semi-Patch Matching based on Epipolar Constrains）影像密集匹配方法。首先,将立体像对中的相对定向点变换到核线影像上,构建初始视差三角网。然后,使用较大的匹配窗口沿核线进行一维影像搜索,对初始视差三角网进行精化,生成等间距的密集视差栅格。接着,在影像分割结果的基础上,构建匹配面元,进而获取稠密同名像点。最后,使用粗差剔除算法过滤误匹配点,并输出匹配结果。实验结果表明,SPMEC算法能够提取到稠密的三维点云,实现了通道地表的三维重建,特别是对树冠、屋顶等电力线通道内的常见地物具有较好的三维重建能力。当匹配窗口在搜索窗口内滑动过程时,随着匹配窗口接近和远离同名像点,相关系数会呈现从小到大再从大到小的变化规律,相关系数曲线上存在明显的孤峰,且峰值两侧近似对称。SPMEC算法充分利用了这一现象,将匹配窗口和搜索窗口间的归一化相关系数作为匹配测度,提出了顾及相关系数曲线形状的相似性判据。与传统相关系数阈值法判据相比,明显提高了匹配窗口位于阴影、树冠等匹配困难区域时的匹配成功率和可靠性。待匹配点视差与其邻域内已匹配点视差间的相容性是影像稠密算法的另一重要方面。影像上纹理相似的区域所对应的地面物体一般同属一个类别,视差变化通常也是连续的。SPMEC假定同一影像分割对象内,视差是连续的,通过影像分割算法,为匹配过程引入邻域相容性约束条件,同时顾及了地面高度突变引起的视差不连续问题,提高了影像匹配算法在视差不连续区域的稳定性。（2）基于PLAMEC电力线自动测量算法的导线三维重建方法研究基于立体模型中同名像点必然位于同名核线的原理,提出了电力线自动测量方法 PLAMEC（Power Line Automatic Measurement method based on Epipolar Constrains）。首先,从无人机拍摄的两条航线中选取电力线两侧对应的影像构成立体像对,与同一条航线内相邻影像构成的立体像对不同,电力线在由航线间影像构成的立体像对中,其方向与核线方向近似垂直,无论对电力线人工立体测量还是对电力线自动测量,这样的立体模型构成方式都是十分必要的。然后,研究了电力线在影像上的灰度特征和几何特征,提出了基于灰度比值的电力线特征检测算子,结合数学形态学和电力线先验空间拓扑关系,分别从立体像对的左右核线影像上提取电力线二维矢量。接着,在核线影像的上下视差方向,每隔一定距离取一对同名核线,计算它们与电力线二维矢量中同名电力线的交点,这对交点就是位于电力线上的同名像点。最后,使用抛物线拟合算法,将交点坐标由单像素精度提高至亚像元精度后,经前方交会可得这对同名像点对应的物方点坐标。实验结果表明,电力线自动测量的成功率为93.2%,测量精度与人工测量结果一致,中误差优于±0.15m,可以替代人工测量,完成电力线的三维重建。（3）电力线通道障碍物检测与分类评定方法研究通过计算导线与电力线通道地表三维点云之间的距离,识别和定位通道内的障碍物;通过对障碍物点云的空间分布特征和纹理特征进行分析,对障碍物类别进行分类,评估它们的危险程度。选取长度为3.9km的典型线路作为实验区,发现6.5m有效障碍物8处,经野外实地复核,障碍物与电力线之间距离测量结果与现行人工巡检方法相比,差值优于0.5m,满足障碍物巡检对距离测量精度的要求（优于±2.0m）。
参考：链接
本论文的研究和实验得到了下列项目的资助，特此致谢!
➢运动平台影像的高精度几何标定与目标定位
国家973计划(项目批准号: 2012CB719902)
➢XXX航空摄影相机
国家高分专项(民用部分) (项目批准号: 50-H31D01-0508-13/15)
➢低空摄影测量中的北斗辅助空中三角测量方法
国家自然科学基金(项目批准号: 41371432)
本论文的创新点:
(1)提出了SPMEC (Semi-Patch Matching based on Epipolar Constrains)稠密影像匹配方法，设计了顾及相关系数曲线形状的相似性判据，建立以影像分割结果为基础的匹配面元，有差别地对待待匹配点及其邻域的视差相容性，实现了
电力线通道地表及其附属物的三维重建。SPMEC算法提出的相似性判据与传统相关系数阈值法相比增加了形状约束，能够在不提高误判的前提下将相关系数峰值较小的候选点判定为成功的匹配，有利于提高同名像点的稠密度。基于面元对象
的邻城视差相容性条件则利用了地物边界的纹理突变处通常也对应着较大的视差变化这一特点,加强面元内部的视差相容性，减弱面元间的相互影响，提高匹配算法的稳定性。
(2)提出了基于灰度比值的电力线特征检测算子，与常见边缘检测算子相比，该算子利用了电力线在无人机影像上的特点，提高了电力线特征的检出率，抑制了其它边缘特征。设计和实现了电力线特征滤波算子，过滤伪电力线特征的同时较好地保留了真电力线特征。将无人机影像上的电力线拓扑结构作为先验知识(连续且弯曲的线)，实现了电力线二维矢量的自动提取，与基于直线的电力线提取算法相比，提高了电力线在影像上的定位精度.
(3)提出了电力线自动测量方法PLAMEC ( Power Line Automnatic Measurement method based on Epipolar Constrains)，基于立体模型中同名像点必然位于同名核线的原理,从构成立体像对的左右核线影像中提取电力线二维矢量，通过计算同名核线与同名电力线的交点获得位于电力线上的同名像点,代替影像匹配，实现了导线三维坐标的自动测量.该方法利用成像几何条件经计算直接获得同名像点坐标，将电力线三维坐标的测量问题转换为核线影像上的二维矢量提取问题，解决了影像匹配无法获取电力线上同名像点的难题。实验结果表明，PLAMEC算法测得的电力线三维矢量精度与人工测得的相-致，能够基本替代人工完成电力线的自动三维重建。
目录
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1研究背景与意义
1.2国内外研究现状与发展趋势
1.2.1人工地面巡检方法
1.2.2有人驾驶直升机巡检方法
1.2.3无人机巡检方法
1.2.4卫星遥感巡检方法
1.2.5合成孔径雷达巡检方法
1.2.6热图像巡检方法
1.2.7六种巡检方法的比较
1.3主要研究内容
1.4实验数据介绍
1.4.1无人机影像获取
1.4.2 地面控制点测量
1.4.3空中三角测量成果
1.4.4其它补充实验数据
1.5论文组织结构
第2章无人机电力线路牌碍物巡检的基本原理
2.1电力线路障碍物巡检的航空摄影方法
2.2 GPS辅助空中三角测量的原理与方法
2.3通道地表三维重建原理及方法.
2.4导线三维重建原理及方法
2.5障碍物检测原理及方法
2.6本章小结
第3章电力线通道地表三维重建的密集影像匹配
3.1 概述
3.2 核线约束下的半面元影像匹配算法
3.2.1 初始视差图的生成
3.2.2 密集视差格网的生成
3.2.3 半面元稠密匹配算法
3.2.4误匹配点的剔除
3.3实验及结果分析
3.3.1相似性判据分析
3.3.2匹配面元提取结果分析
3.3.3半面元匹配结果分析
>>如何在cesium里模拟控制测量。。。