本发明涉及轨道交通智能化检测，特别涉及一种基于点云的接触网线路提取方法。
背景技术：
1、我国铁路主要为电气化铁路，由高压电机为列车提供动力，整个系统又被称作牵引供电系统，而接触网又是整个牵引供电系统中的重要组成之一。接触网的检测和维护是列车安全运行的重要前提之一。
2、最早的检测方式，就是依靠检测人员登上接触网检修梯车，采用铅垂线(或者测量杆)对接触线进行逐点接触式测量。检测效率低，且易发生安全事故。随着高速线阵ccd相机、激光雷达、光栅等新型传感器在非接触式测量方法中的开发应用，非接触式对接触线影响小、测量精度高的优势表现地更突出，逐渐取代了传统的接触式测量方法。
3、目前，国内铁路接触网的日常天窗期检修测量，多采用地面测量人员使用djj.8型便携式接触网激光测量仪的测量方式，人工检测计算。这种方式所需的人力成本较大，人力巡检所带来的精度较低。检测人员专业素质参差不起容易导致数据遗漏，计算时误操作等情况。而且这种测量方式所需天窗期较长，对于繁忙的铁路网也会造成一定的负担。
4、为了提高接触网参数测量的速度和准确度，国内外都倾向于使用扫描仪或激光雷达配合点云算法的方式进行接触网参数测量。目前接触线参数的计算多采用将多条轨道线路分割成单条轨道线路的方式进行识别计算。单条轨道线无需确认铁轨与接触线的对应关系，但当点云中出现多条轨道时，尤其是在铁路道岔附近，线路交错，现行算法无法确认铁路与接触线的对应关系，也就无法计算对应点的几何特征。
技术实现思路
1、本公开提供了一种基于点云的接触网线路提取方法，基于现场多股道点云数据，以及现有的单线铁路的接触网识别算法所设计，能够对接触网点云中道岔处的接触线进行分线识别。
2、本公开提供的基于点云的接触网线路提取方法，主要包括以下步骤：
3、一种基于点云的接触网线路提取方法，包括以下步骤：
4、s1，获取铁路现场扫描的点云，对点云数据进行预处理；
5、s2，根据接触网的高程差波动，截取出接触网所在区域的点云；
6、s3，从步骤s2截取出的点云中，利用接触网及接触网中定位器的相对几何特征，提取接触网中定位器，并将定位器从点云数据中剔除；
7、s4，从步骤s3得到的无定位器点云中，利用几何特征提取出吊弦与接触线的交叉点；
8、s5，从步骤s3得到的无定位器点云中，沿水平方向坐标依次遍历提取出的接触线与吊弦的交叉点，检测两交叉点之间的点云是否符合连线特征，如果是，则认为这两点处在同一条接触线上，否则认为处于不同接触线上；
9、s6，连接属于同一接触线上的各个交叉点，即可确定该条接触线。
10、进一步的，所述步骤s1包括：
11、s11，获取铁路现场扫描的点云数据，并将该点云数据根据点云密度进行分割，保留密度较高部分；
12、s12，将分割后的点云进行滤波处理，去除杂点对后期计算所带来的影响。
13、进一步的，所述步骤s2具体包括：
14、根据地面位置高度坐标，推算出接触网所在高度范围；
15、利用直通滤波法截取出接触网所在区域。
16、进一步的，所述步骤s3中，提取接触网中定位器的方法具体包括：
17、对于从步骤s2截取出的点云中的任一点xi：
18、找到点xi周围半径r范围内的所有点，计算其均值、样本方差；
19、通过样本方差计算协方差矩阵；
20、对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量；
21、通过下式，计算点云的平面特征：
22、
23、其中：pλ表示点的平面特征；
24、λ1表示x轴方向的特征值；
25、λ2表示y轴方向的特征值；
26、λ3表示z轴方向的特征值；
27、根据pλ是否满足一定阈值，找出具有平面特性的点云集合，得到定位器。
28、进一步的，所述步骤s4具体方法包括：
29、s41，在步骤s3得到的无定位器点云中，依次遍历点云中所有的点，计算每个点周围半径r1范围内的点云线性特征值，当该特征值满足一定阈值时，认为该点具有线性特性，以此方法，找出点云中具有线性特性的点，并进行剔除；
30、s42，在步骤s41得到的点云中，依次遍历点云中所有的点，计算每个点周围半径r2范围内的点云球体特征值，当该特征值满足一定阈值时，认为该点符合球体特性，以此方法，找出点云中符合球体特性的点，即为接触线和吊弦的交叉点。
31、进一步的，所述步骤s41具体包括：
32、对于从步骤s3得到的点云中的任一点xi：
33、找到点xi周围半径r1范围内的所有点，计算其均值、计算样本方差；
34、并通过样本方差计算协方差矩阵；
35、对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量；
36、计算该点xi的线性特征值：
37、
38、其中：lλ表示点的线性特征；λ1表示x轴方向的特征值；λ2表示y轴方向的特征值；
39、根据lλ是否满足一定阈值，判断该点是否具有线性特性；
40、由此，找出点云中所有具有线性特性的点并进行剔除。
41、进一步的，所述步骤s42具体包括：
42、对于从步骤s41得到的点云中的任一点xi：
43、找到点xi周围半径r2范围内的所有点，计算其均值、计算样本方差；
44、并通过样本方差计算协方差矩阵；
45、对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量；
46、计算该点xi的球体特征值：
47、
48、其中：sλ表示点的球体特征；λ1表示x轴方向的特征值；λ3表示z轴方向的特征值；
49、根据sλ是否满足一定阈值，判断该点是否具有线性特性，由此找出具有球体特性的点，即为接触线和吊弦的交叉点。
50、进一步的，取r1＝0.2，r2＝0.06。
51、进一步的，所述步骤s5中，使用ransac算法检测两交叉点之间点云是否具有连线特征，具体包括：
52、通过直通滤波器切割出一个以两点连线为轴的圆柱体区域；
53、对此区域中的点云使用ransac，检测该圆柱体区域的点云是否具有线性特征。
54、与现有技术相比，本公开的有益效果是：(1)实现了接触网点云中接触线自动提取和分线匹配；(2)实现了接触网点云中定位器自动提取；(3)提高了接触网自动检测维护的效率。
1.一种基于点云的接触网线路提取方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s3中，提取接触网中定位器的方法具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤s4具体方法包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤s41具体包括：
7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述步骤s42具体包括：
8.根据权利要求5、6、7中任一所述的方法，其特征在于，取r1＝0.2，r2＝0.06。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s5中，使用ransac算法检测两交叉点之间点云是否具有连线特征，具体包括：
