首页 > 其他分享 >鼎信:输电线路智能激光雷达点云监测装置|助力电力部门巡检

鼎信:输电线路智能激光雷达点云监测装置|助力电力部门巡检

时间:2024-03-25 10:58:23浏览次数:14  
标签:电力部门 装置 鼎信 输电 导线 点云 激光雷达

近几年,随着城市建设突飞猛进,输电线路的空间愈发局促,不时出现的故障让人捏了一把汗。五一小长假临近,各地的电力部门都在为输电线路做全面体检,特别是那些“三跨”区段、交叉跨越点,以及施工繁忙的区域,都是巡检的重点。但在这其中,外破易发区更是重中之重,安全隐患的排查工作刻不容缓。

为了助力电力部门在输电线路巡检中保持高效与安全,鼎信智慧科技精心研发的输电线路智能激光雷达点云监测装置(DX-WPS100-JG2),该装置融合了枪机与激光雷达一体化设计,配备了非重复扫描激光雷达传感器,并通过一体化装置集成技术、多传感器数据融合技术、大数据平台智能管理技术,实现了激光雷达实时三维重构输电隐患精确测距装置与可视化预警系统。

该装置在以下三大方面为电力巡检部门提供了强有力的支持:

一、外破易发区正所谓是重中之重啊,装置能进行隐患的精确测距及地形变化识别。无论是吊车、挖掘机还是其他施工机械,装置都能通过可见光图像进行准确识别,并利用激光雷达点云数据进行三维空间的距离精确测算和分级告警。同时还能通过对比历史点云数据,实现地形变化的有效判断。

二、树线矛盾区装置利用点云枪机激光雷达定时扫描通道点云,实时更新点云数据,精确测量关键部位树木与导线之间的距离,为电力部门提供树木生长对导线影响的实时数据。

三、弧垂重点监测区装置能实现导线对地距离和弧垂距离的高精度计算,重点是无需停电,安装简便,然后通过点云枪机激光雷达采集导线数据,结合导线两侧弧高数据,即可实现高精度监测。

该装置还具备实时扫描输电通道,结合数字孪生技术还原真实场景,再加上大数据平台的智能管理监控,任何隐患都无处可藏。无论是外破易发区的精确测距,还是地形变化的实时识别,都变得轻而易举。更值得一提的是,它的可视化预警系统在一旦发现潜在隐患,系统会立即下发预警信息,确保运维人员能够第一时间响应,有效避免安全事故的发生。

标签:电力部门,装置,鼎信,输电,导线,点云,激光雷达
From: https://blog.csdn.net/2301_77181899/article/details/136933383

相关文章

  • PCL点云库初始
    来源:边缘疯狂试探的个人空间-边缘疯狂试探个人主页-哔哩哔哩视频1.下载数据集https://github.com/PointCloudLibrary/data解压缩以后,进入tutorials文件夹,右键--选择在终端打开。2.可视化2.1输入以下代码pcl_viewerism_test_cat.pcd2.2运行2.3结果3.调整3.1改......
  • Win11复现 PointNet ++ 分类任务 || 三维点云深度学习第一篇
    ​Windows11Github上复现PointNet++Classification任务下载代码和安装依赖环境安装git知乎教程Gitclone源码地址:PointNetGithub点击Code复制HTTPS到目标目录shift-右键GitBashHere输入GitClone<url>​​​​​​安装nodejsNode.js—Down......
  • 点云算法--地面点提取
       地面点提取算法作为点云后处理算法中的核心一般有以下几类方法可以提取地面点:1.形态学或者渐进形态学  优点:效率较高。缺点:对于腐蚀膨胀过程中的参数设置需要基于先验知识,所以效果的稳定性很差,适合处理简单的场景。2.布料滤波  优点:地面点的准确率相对较高(但......
  • 【计算机算法】【图论】【最优匹配与点云对准问题】最(极)大团算法
    问题团与最大团的定义图顶点集的子集满足任意两个顶点相邻,称该子集是该图的一个团。图的所有团中顶点最多的,即最大的一个或多个,称为图的最大团或极大团。图的最大团的实际应用问题CVPR2023最佳论文之一用最大团算法实现鲁棒的点云对准,有效解决外点问题。顾名思义有矛盾:......
  • [Open3d系列]--点云曲线拟合
    Open3d:点云曲线拟合因为项目需要分析点云数据,此文总结其中拟合点云的部分。拟合首先定一个曲线方程:deffunc(x,a,b,c):returna*x**2+b*x+c然后将点云数据结构转换为numpy数组:points=np.asarray(pcd.points)读取点数组中,x轴、y轴的数组:xy_points......
  • 全流程点云机器学习(二)使用PaddlePaddle进行PointNet的机器学习训练和评估
    前言这不是高支模项目需要嘛,他们用传统算法切那个横杆竖杆流程复杂耗时很长,所以想能不能用机器学习完成这些工作,所以我就来整这个工作了。基于上文的数据集切分,现在来对切分好的数据来进行正式的训练。本系列文章所用的核心骨干网络代码主要来自点云处理:实现PointNet点云分割......
  • 3D点云目标检测网络简介
    https://www.cnblogs.com/xiaxuexiaoab/p/17970121前面的文章介绍了点云目标检测的几篇综述文献,这一篇参考第二篇综述介绍一些经典的网络,主要包含其大体内容、贡献点和一些细节,后续还会慢慢补充。===========OneStage============一、VoxelNetPDF:https://arxiv.org/abs/1......
  • rosbag 包提取图片和点云数据
    环境Ubuntu20.04ROSnoeticPython3.8.10⚠️注意:Python版本很重要,建议用3.8.10版本,如果使用更新的版本,会导致程序需要的库版本不对应,会报错。建议使用conda创建一个虚拟环境最佳,创建指令:condacreate-nros_envpython=3.8.10。安装所需的包在创建的Python3.8.......
  • 大疆DJI Zenmuse L1点云导入contextcapture(iTwin capture)—轨迹文件Sbet转成符合conte
    大疆DJIZenmuseL1点云导入contextcapture(iTwincapture)—轨迹文件Sbet转成符合contextcapture要求的trajectoriesfile前言步骤1.在DJITerra中导出las格式的点云,然后找到轨迹文件sbet.txt2.将所有的sbet.txt转成需要的文件样式3.把点云导入contextcapture(iTwincapture)前言......
  • 【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法:基于距离的点云聚类(单木分割)附Python代码
    ​ 1K-Means算法介绍        K-means聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分,使得每个数据点与其所在簇的质心(即该簇所有数据点的均值)之间的平方距离之和最小。        在K-means聚类算法中,首先需要预定义簇......