陈驰
- 作品数：24 被引量：597H指数：14
- 供职机构：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球电气工程自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于全要素组件模型库的输电线路杆塔三维高效高精度建模被引量：16
- 2017年
- 目前国内高压输电线路杆塔三维模型大多依靠专业建模人员参考相应的设计参数,采用CAD软件手工创建,工作量大且费时、费力,难以满足高压输电线路走廊快速数字化建模的需要。对此,提出了一种输电杆塔三维模型组件式建模方法,满足建模人员对输电杆塔的快速、高精度三维重建。通过对不同类型输电杆塔的现有三维模型进行分解,建立输电杆塔的全要素组件模型库,实现模型库中的不同组件能够根据其固定的连接关系自动拼接。在对特定杆塔建模时,用户只需指定输电杆塔的类型和高度参数,并对模型方向和塔头宽度进行微调,即可获得输电杆塔的高精度三维模型。该方法能降低输电线路杆塔三维建模的难度,提高建模效率,满足电力线路走廊快速数字化建模的工程应用需要。
- 郑晓光陈驰王柯宋爽钱金菊杨必胜
- 关键词：输电线路杆塔三维重建组件建模模型库
- 大型无人机电力巡检LiDAR点云安全距离诊断方法被引量：92
- 2017年
- 输电线路走廊中地物安全距离检测是电力运维部门日常线路巡检作业中的重要一环。结合此项运维实际需求,提出一种无人机电力巡检LiDAR点云数据的自动安全距离诊断方法:首先依据已知的线路位置与走向对无人机巡检系统采集的LiDAR点云进行裁剪,获得线路走廊区域点云;其次,采用自适应分区滤波的方法滤除地面点,获得非地面点云;在此基础上,在非地面点数据中,依据点云维数特征以及空间几何分布特性从非地面点中分离出导线点、杆塔点、及林木植被、建筑物等安全距离诊断所关注的线路走廊其他地物;继而提出一种迭代最小二乘电力线悬链线模型解算方法,自无序电力线激光点云数据拟合悬链线方程,用于后续安全距离计算;最后使用分段剖面安全距离计算方法计算线路与线路走廊下方地面/地物距离,并与标准安全距离做比较,对于距离小于安全距离的区域进行危险预警。采用大型无人机电力线路巡检系统采集的多组LiDAR点云数据对文中算法进行实验验证,并对检测结果与人工点云量测值与实地巡检值进行了定性与定量的对比分析。实验结果表明提出的安全距离诊断方法能准确探测树障等安全距离超限地物。
- 陈驰彭向阳宋爽王柯钱金菊杨必胜
- 关键词：无人机LIDAR点云
- 低成本大视场深度相机阵列系统被引量：4
- 2018年
- 在测距传感器不断轻量化、小型化以及室内外地图一体化导航应用的驱动下,三维（3D）室内移动测量成为当今研究和应用的热点,在室内建模、室内定位等新兴领域中的应用越来越广泛。3D室内移动测量系统通常配备激光扫描仪、全景相机、惯性测量单元（inertial measurement unit,IMU）系统和里程计等传感器,虽能实现3D室内点云数据的采集,但其距离传感器-激光扫描仪价格昂贵且便携性较差。彩色深度（RGB depth,RGB-D）相机为低成本3D室内移动测量系统构建提供了新的距离成像传感器选择,但主流型号RGBD相机视场角小,继而导致数据采集效率远低于传统激光扫描仪,难以做到点云数据的完整覆盖与稳健采集,且易造成同时定位与制图（simultaneous localization and mapping,SLAM）过程中跟踪失败。针对以上问题,构建了一种低成本室内3D移动测量系统采集设备,通过组合多台消费级RGB-D相机构成大视场RGB-D相机阵列,提出了一种阵列RGB-D相机内外参数标定方法,并通过实验检验了设计系统采集的点云数据的精度。
- 宋爽宋爽陈驰陈驰
- 关键词：数据配准数据融合
- 基于机载点云数据的高精度水域DEM快速生成方法被引量：6
- 2019年
- 由于水域内机载点云数据稀疏或缺失,在生产高精度DEM时需要对水域区域进行分别处理,人工操作工作量大,且难以保持水域内DEM高程的自然平缓过渡。目前将水域和其他区域分开处理的DEM数据生产方法,不仅增加了数据处理的难度和工作量,也会引入水域和其他区域的DEM接边误差,影响数据质量。为此,提出一种基于机载点云数据的高精度水域DEM快速生成方法。该方法首先利用水域边界与原始机载点云数据,通过分段插值拟合生成水域内点云数据;进而,将插值生成的水域点云数据与原始点云数据进行合并获得完整点云数据;最后,利用合并后的完整点云数据生产高精度DEM数据。通过实验分析发现,该方法能够实现水域与其他区域的DEM一体化生产,提升DEM数据处理自动化水平,且能保证水域DEM的高程精度与自然平滑过渡要求。
- 周国新唐建波雷丽珍林超陈驰
- 关键词：机载LIDAR水域DEM数据
- 低空UAV激光点云和序列影像的自动配准方法被引量：24
- 2015年
- 提出了一种低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)序列影像与激光点云自动配准的方法。首先分别基于多标记点过程与局部显著区域检测对激光点云和序列影像的建筑物顶部轮廓进行提取,并依据反投影临近性匹配提取的顶面特征。然后利用匹配的建筑物角点对,线性解算序列影像外方位元素,再使用建筑物边线对的共面条件进行条件平差获得优化解。最后,为消除错误提取与匹配特征对整体配准结果的影响,使用多视立体密集匹配点集与激光点集进行带相对运动阈值约束的ICP(迭代最临近点)计算,整体优化序列影像外方位元素解。试验结果表明本文方法能实现低空序列影像与激光点云像素级精度的自动配准,联合制作DOM精度满足现行无人机产品1∶500比例尺标准。
- 陈驰杨必胜彭向阳
- 关键词：序列影像
- 基于无人机激光扫描的输电通道安全距离诊断技术被引量：59
- 2014年
- 结合输电线路巡线和维护的需求,提出了利用机载激光扫描数据诊断输电线路安全距离的方法。该方法首先采用顾及地形起伏特征的点云自动滤波方法分离地面点和非地面点,利用维数特征对非地面点进行初分类,并根据投影点密度获取杆塔点。然后采用二维霍夫变换以及分块质心解算方法获取输电线的三维节点,采用区域生长方法获取建筑物目标,根据植被的最高点以及边缘点获取植被目标。从而可以量测出输电线与其周围物体之间的距离,进而根据距离的大小对输电线路及其周围环境高程信息进行诊断。采用有人、无人机载激光数据对算法进行验证,实验结果表明了文中方法的有效性和精确性。该诊断机制可以判别线路附近的建筑物或植被等目标是否已达到危险的高度或位置,以便及时修剪或清除,确保线路运行安全。
- 彭向阳陈驰徐晓刚徐文学王柯杨必胜麦晓明
- 关键词：无人机机载激光扫描智能诊断
- 月球地形特征认识及增强可视化被引量：1
- 2023年
- 长期以来人们生活在地球上,已形成了基于地球的习惯式视觉感受与空间认识,对其他星体地貌与现象的认知和识别成为新的挑战。基于月球与地球地形地貌上的差异性认知,研究地球认知转移的月球地形地貌的增强可视化,能够让人们更加直观地认识月球地形地貌。对比分析月球与地球的地形在地貌类型、地表色彩体系和地形起伏的异同性,建立基于地球认知转移的月球地形增强可视化的认知基础;构建月球与地球地形可视化要求的相似性和差异性,对撞击坑、月海、月陆、月溪等月球的典型地貌和区域地形进行了晕渲参数调整,分析月球地形在不同参数下的晕渲效果,实现月球地形增强晕渲可视化;揭示了月球地形可视化既要借鉴地球可视的认知转移(如暗色-低地形,亮色-高地形),又要打破地球特定思维造成的可视化误解(如白色-雪线、绿-植被),制作符合月球自身特征的可视化体系。
- 应申窦小影毕杰皓陈驰
- 关键词：地貌晕渲可视化撞击坑
- 基于无人机紫外检测的输电线路电晕放电缺陷智能诊断技术被引量：51
- 2014年
- 目前使用紫外视频进行绝缘子探伤需要人工判读放电光斑,自动化程度较低。为此,提出了一种以无人机(UAV)搭载的紫外传感器所获取的影像为数据源,根据电晕放电的光谱特征和紫外成像的形态特征来自动检测紫外视频放电位置的方法。首先从紫外影像中获取图像帧;然后对图像进行最大类间方差二值化和区域生长处理,根据区域生长后的结果来计算疑似放电区域;最后经放电异常诊断,利用获得的高精度位置姿态以及时间同步信息,得到高压输电线路绝缘子发生异常的具体地理位置。实验结果表明上述方法可以自动提取紫外视频中呈高密度、连续放电的区域。该方法可有效地对紫外影像中高压输电线路绝缘子进行放电异常诊断,对电网运行维护有实际意义。
- 彭向阳钟清饶章权杨必胜陈驰苏林晓
- 关键词：无人机UAV电晕放电
- 点-线特征联合的全景图像位姿解算方法被引量：1
- 2023年
- 目前,全景图像位置和姿态参数的解算多基于点特征,而场景中普遍存在的线特征尚未得到充分利用。本文提出一种点-线特征联合的全景图像位姿解算方法,不仅可用于点特征缺失场景中全景图像位姿参数的解算,而且在点特征充足的场景中可提高位姿解算的精度和稳健性。该方法中的线特征使用线上的任意两点表示,不要求全景图像和三维场景同名线上的选点具有对应关系,因而易于选取,具有极大的实用性。首先,使用直接线性变换构建点-线特征联合的全景图像位姿解算模型,并针对水平线和垂直线获取简化后的模型;然后,利用仿真道路场景,从特征点和线的不同组合方式及大姿态角两方面分析该模型的适用性,并通过人工引入不同类型及量级的点-线误差分析该模型的容差性;最后,将本文方法应用于全景图像与激光点云的融合,从理论和实践两方面证明点-线特征联合的位姿解算方法在精度、稳健性和容差性方面优于单纯的点特征解算方法。
- 朱宁宁杨必胜陈驰董震
- 关键词：全景图像
- 利用卷积神经网络进行绝缘子自动定位被引量：16
- 2019年
- 提出一种基于二值化赋范梯度特征和卷积神经网络的航空影像绝缘子自动定位方法。首先利用二值化赋范梯度分类器提取绝缘子候选窗口,而后利用卷积神经网络算法进行精细识别,获得包含绝缘子目标的窗口集,最后对高重叠度窗口集进行加权迭代合并得到最终绝缘子定位结果。采用广东电网大型无人机实际线路巡检获取的可见光影像对自动定位算法进行验证,实验结果表明,在复杂背景下绝缘子整体回调率为90.5%,定位精度为92%,证明该方法能够对复杂背景下可见光影像中的绝缘子进行有效识别定位,且算法通用性较强,可适应不同背景的可见光影像。
- 彭向阳刘洋王柯张泊宇钱金菊陈驰杨必胜
- 关键词：卷积神经网络绝缘子
