Automatic Clearance Anomaly Detection for Transmission Line Corridors Utilizing UAV-Borne LIDAR Data

Extrahiert automatisch Leiterseile und Masten aus UAV-LiDAR-Punktwolken und markiert Stellen, an denen der Abstand zu Bäumen oder zum Boden nicht ausreicht. Die Schritte sind Geländefilterung, Masterkennung und Spannfeldaufteilung, Extraktion der Leiterpunkte über Höhenhistogramme, Clustering und 3D-Kettenlinienanpassung jedes Leiters. Der Mindestabstand von der angepassten Kettenlinie zu nahen Objekten oder zum Gelände wird abschnittsweise berechnet, und Stellen unter der Sicherheitsschwelle werden markiert; an einer 220-kV-Leitung wurde Baumeinwuchs erkannt.

Zentrale Ergebnisse

• Clearance measured at decimetre-level accuracy (per abstract)
• Tree encroachment detected on a 220 kV transmission line
• Conductors modelled with a 3D catenary (horizontal line plus hyperbolic cosine)

Grenzen

• Fetched copy covered only the abstract, introduction and part of the method, so reviewScope is abstract
• Validation numbers and processing speed were not in the portion read
• Specific sensor and corridor length not identified in the portion read