本發明涉及輸電運維領域、電力災害分析領域，更具體地，本發明涉及一種基于lidar的輸電線路樹木隱患預測分析方法。
背景技術：
輸電線路的可靠性受諸多內外因素的影響，其中線與樹之間的矛盾對輸電線路安全運行已構成嚴重威脅，清理樹木隱患已成為運維單位保障輸電設施安全運行的重要工作。輸電線路通道內的樹木、竹子等年年砍、年年長，每年因輸電線路走廊內樹障造成的線路跳閘事件時有發生，發現樹障、清理樹障消耗的人力物力已成為運維單位工作的負擔。針對樹障問題的嚴重性和復雜性，特別是山區的樹障問題，本發明利用激光雷達設備，開展了輸電線路通道樹木隱患的預測分析研究，以提高輸電線路運維單位樹障隱患預知能力，保障輸電線路的安全穩定運行。
技術實現要素：
本發明的目的是，為了突破傳統輸電線路通道樹木隱患、災害主要依靠人工巡視進行排查的模式，提出了一種基于lidar的輸電線路樹木隱患預測分析方法，采集輸電線路通道及其附近的樹木的激光點云數據和高清影像數據，在此基礎上精確分析當前輸電線路是否存在樹木隱患，并分析預測何時何處將可能出現樹木隱患。
本發明滿足上述要求的技術方案是，提供一種基于lidar的輸電線路樹木隱患預測分析方法，包括以下步驟：
a.使用激光雷達設備對輸電線路及周邊地物進行激光點云數據和高清可見光影像采集；
b.對激光點云數據進行分類，標記出對輸電線路有可能造成影響的樹木，包括輸電線路通道內的樹木和輸電線路通道以外高處的樹木；
c.根據激光點云數據確定樹木的當前狀態，判斷當前樹木與電力線的距離是否小于當前輸電線路安全運維規程的安全距離，如果是，則判斷當前樹木為隱患點，并啟動后續的處置流程；
d.對于未判斷為隱患的樹木，結合高清影像數據，確定樹木種類；
e.根據不同樹木生長速度的經驗數值計算樹木成長為隱患的時間節點，在該時間節點前提醒輸電線路運維人員進行現場勘察和處理；
f.通過不同時間段多次采集的激光點云數據的對比分析，不斷修正不同地區各種樹木的生長速度，并由此不斷更新樹木成長成隱患的時間節點。
本發明的有益效果是，突破傳統輸電線路通道樹木隱患、災害主要依靠人工巡視進行排查的模式，提出了一種基于lidar的輸電線路樹木隱患預測分析方法，相對于人工巡視的方式，該方法能夠精確的判斷樹木和輸電線路的距離，減少輸電線路運維人員的巡視工作量，有效的提高巡視效率并降低人身安全風險，最終降低輸電線路的運維成本。
附圖說明
圖1為本發明基于lidar的輸電線路樹木隱患預測分析方法流程圖。
具體實施方式
見圖1，一種基于lidar的輸電線路樹木隱患預測分析方法，包括以下步驟：
a.使用激光雷達設備對輸電線路及周邊地物進行激光點云數據和高清可見光影像采集；
b.對激光點云數據進行分類，標記出對輸電線路有可能造成影響的樹木，包括輸電線路通道內的樹木和輸電線路通道以外高處的樹木；
c.根據激光點云數據確定樹木的當前狀態，判斷當前樹木與電力線的距離是否小于當前輸電線路安全運維規程的安全距離，如果是，則判斷當前樹木為隱患點，并啟動后續的處置流程；
d.對于未判斷為隱患的樹木，結合高清影像數據，確定樹木種類；
e.根據不同樹木生長速度的經驗數值計算樹木成長為隱患的時間節點，在該時間節點前提醒輸電線路運維人員進行現場勘察和處理；
f.通過不同時間段多次采集的激光點云數據的對比分析，不斷修正不同地區各種樹木的生長速度，并由此不斷更新樹木成長成隱患的時間節點。
本發明方法主要用于輸電線路樹木隱患預測分析，利用激光雷達設備采集輸電線路通道的激光點云數據和高清影像數據，分析處理后，精確判斷輸電線路是否存在樹木隱患，并根據樹木的生長速度，分析預測樹木可能形成隱患的時間節點，這樣能夠大大減少輸電線路運維人員的巡視工作量，有效的提高巡視效率并降低人身安全風險，最終降低輸電線路的運維成本。
基于lidar的輸電線路樹木隱患預測分析方法如圖1所示；
以上所述，僅為本發明較佳的具體實施方式，但本發明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術范圍內，可輕易想到的變化或替換，都應涵蓋在本發明的保護范圍之內。因此，本發明的保護范圍應該以權利要求的保護范圍為準。