基于貼近攝影測量技術的配網設備精細化建模

陳斯炯

（廣東電網有限責任公司汕頭澄海供電局，廣東 汕頭 515800）

0 引言

2020年11月，中國南方電網有限責任公司發布《數字電網白皮書》[1]，為支撐企業向智能電網運營商轉型，支撐數字中國建設，提出建立具有靈活性、開放性、交互性、經濟性、共享性的數字電網。數字電網建設的關鍵是電網數字化技術，通過物理場景在數字世界的高精度還原，結合生產環節的數據支撐，打造新一代的數字孿生電網。

2020年底，工業4.0研究院啟動了“數字孿生+”戰略，開始跟行業場景緊密結合，數字孿生電網應運而生。2021年7月，數字孿生體聯盟發布《數字孿生電網白皮書——電力企業數字化轉型之道》[2]，把數字孿生電網分為1.0、2.0和3.0三個發展階段，對基礎設施、平臺和應用提出了不同要求。當前，電網行業正處于數字孿生電網建設的1.0階段，其中，數字孿生基礎設施的建設是數字孿生電網的基礎。為深化數據融合，實現更豐富的數據驅動效果，應搭建好數字孿生基礎設施框架，完成初級的數字孿生化（即DTL1）。在高精度數字孿生體的構建過程中，結合傳統的實踐方式，引入新的技術手段是十分必要的。

當前，數字孿生體的構建多采用傾斜攝影測量和近景攝影測量兩種方式。傾斜攝影測量通過無人機搭載五向鏡頭或具有云臺的鏡頭，在高空對被測區域進行1個垂直、4個傾斜共5個不同角度的影像采集，實現快速且真實還原三維地物信息。但是，高空采集影像會導致物體下部細節丟失，在環境復雜且對模型精細度要求高的環境中并不適用。近景攝影測量利用搭建腳手架或手控無人機等拍攝基站對被測物體進行圖像采集，在采集過程中，需要與電網設備保持足夠的安全距離，無法靠近拍攝；而利用無人機等設備進行手動采集，難以保證圖像重疊率和飛行效率，給外業采集人員帶來了較大麻煩。

因此，本文提出了一種基于無人機貼近攝影測量技術的配網設備精細化建模方法。通過配網實際案例闡述技術流程，探究利用多旋翼無人機對配網設備進行低分辨率模型獲取、測量目標繪制、貼近攝影航線規劃、貼近攝影自動采集及三維重建等過程，并對精細化模型精度進行分析，為配網基礎設施的數字孿生化提供了一種低成本、高效率、高精度的實景建模方式。

1 實驗概況

本次實驗位于廣東省汕頭市轄區內某10 kV配電架空線路，實驗對象為10 kV中壓配網架空線路終端耐張塔及塔上斷路器、隔離開關等設備，該耐張塔相對高度約為18 m，距塔身左側約15 m有高層建筑物，前后兩側均有低于塔身的樹木及路燈柱，周邊環境較為復雜，具有配網架空線路運行的典型環境特征。由于傾斜攝影測量精度不足、近景攝影測量效率低且風險較大，為建立設備精細化幾何模型臺賬，提高電網基礎設施數字孿生化水平，完善數字電網的建設，實驗采用貼近攝影測量技術對該設備進行精細化實景建模。

貼近攝影測量技術是基于傾斜攝影測量的精細化建模方式，適用于對非常規地面或人工物體表面的圖像采集[3]。該方法利用多旋翼無人機對物體所在區域進行傾斜攝影建模獲取初始場景信息，通過分析物體的立面或柱體，規劃貼近攝影測量航線，自動拍攝高分辨率圖像，并通過軟件進行三維重建，實現物體的精細化實景建模，還原其紋理及空間信息，流程如圖1所示。其中，對模型精度造成主要影響的有像片重疊率和影像分辨率兩個變量。

圖1 貼近攝影測量流程圖

1.1 像片重疊率

根據低空數字航空攝影相關規范中對像片重疊率的要求，航向重疊率一般應保持在60%～80%，且不能小于53%；旁向重疊率一般應保持在15%～60%，且不能小于8%[4]。

確定測區后，通過測區的面積確定飛行航向以及飛行航線長度，根據公式（1）計算可得出攝影基線長度，根據公式（2）計算可得出航線間隔寬度。

式中：BX為實地攝影長度；DX為實地航線間隔寬度；LX為像幅長度；LY為像幅寬度；PX為航向重疊率；QY為旁向重疊率；H為相對航高；f為相機焦距。

1.2 影像分辨率

攝影測量中，根據公式（3）可知，影像分辨率受到目標拍攝距離、相機焦距和像素大小的影響，直接影響模型精度。

式中：GSD為影像分辨率；pixel_size為相機像素大小；f為相機焦距；d為目標拍攝距離。

2 配網設備精細化建模實現

2.1 設備選用

本文選用Phantom 4 RTK無人機作為執行航攝任務的平臺，該設備搭載RTK定位模塊及高分辨率云臺相機，可采集具有POS信息的高分辨率圖片，其由于集成度高、體積小等特點，適用于復雜環境下的采集作業，具體參數如表1所示。

表1 Phantom 4 RTK詳細參數

2.2 初始場景信息獲取

本次實驗劃定初始場景范圍為341.0 m2，考慮到測區附近有高層建筑物，為確保安全飛行，設置飛行高度45 m，云臺傾斜角度-60°，航向重疊率80%，旁向重疊率80%，自動生成五向航線，如圖2所示；然后使用Phantom 4 RTK執行航線完成采集，整理采集所得到的35張像片并進行空中三角測量，完成低分辨率粗略場景信息的獲取。

圖2 初始場景傾斜攝影航線規劃

2.3 貼近攝影航線規劃

基于貼近攝影測量技術的配網設備精細化建模的關鍵技術為貼近攝影航線規劃。由于初始場景信息分辨率較低，無法清晰還原設備本體外觀狀態，但桿塔本體相對于周圍環境而言較為突出，因此本次實驗將其擬合描述為長方體，長與寬均為俯視情況下該耐張塔的最大長度和寬度，高度為耐張塔高度，示意圖如圖3所示。

圖3 柱體擬合示意圖

所擬合的長方體以每條邊為基礎建立對應且相互閉合的立面，分別對12個立面進行航線規劃，結合立面航線規劃的結果形成閉合航線，得到長方體的默認貼近航線結果，航線設計參數如表2所示。再根據初始場景障礙物信息，如導線、樹木等對航點及航線位置進行微調，得到安全且高效的航線規劃結果，如圖4所示。

表2 航線設計參數

圖4 航線規劃結果示意圖

2.4 三維重建

本次實驗貼近攝影航線共采集高分辨率圖像156張，結合初始場景原始數據，利用大疆智圖軟件進行空三計算及三維重建，該軟件具有運算效率高、重建速度快、支持多種格式模型同時生產等特點。軟件運行環境參數如表3所示。

表3 軟件運行環境參數

空三計算耗時1.849 min，重建耗時19.192 min，完成二維正射影像TIF、三維點云LAS及三維模型OSGB三種成果的重建工作。

2.5 精度分析

本次實驗對象為在運設備，根據數據保密要求詳細坐標暫不列出。選取被測對象兩處易測量且規則的物體進行測量。實驗一為配網測控終端，如圖5所示；實驗二為配網自動化饋線終端，如圖6所示。

圖5 實驗一組圖

圖6 實驗二組圖

通過將現場實際測量數據與模型測量數據進行對比，測量對照結果如表4、表5所示。

表4 實驗一測量結果 單位：cm

表5 實驗二測量結果 單位：cm

針對數據分析，利用貼近攝影測量采集實驗對象數據后，模型誤差為0.20 cm左右，精度誤差統計表如表6所示。

表6 精度誤差統計表 單位：cm

通過傾斜攝影測量模型與貼近攝影測量模型的對比，模型精細程度滿足高精度數字孿生體建設需求，如圖7所示。

圖7 模型精細程度比較組圖

3 結語

在電網數字化轉型的過程中，持續推進數字孿生電網1.0基礎設施建設，引入新技術不斷完善初級的數字孿生化勢在必行。本次實驗利用無人機高度集成化的發展趨勢，結合貼近攝影測量技術實施思路，在降低成本、提高效率的前提下對配網設備進行建模。結果充分證明，無人機貼近攝影測量技術運用在配網設備精細化建模中是可行的，其有效解決了傾斜攝影測量精度不足、近景攝影測量效率不高的問題。

當然，貼近攝影測量技術用于配網架空線路精細化模型圖像采集仍存在局限性，比如：在桿塔等設備貼近建筑物時，無法全方位進行貼近攝影圖像采集，會影響建模效果；架空線路導線目標較小，難以完全還原其物理特征，需人工進行擬合；在大范圍采集時，需人工對被測物體進行擬合，效率較低。因此，在下一步工作中，如何自動擬合被測物體、如何自動生成高效航線、如何運用多種設備進行融合拍攝將成為研究的重點。