为了解决目前电力线悬挂点定位方法鲁棒性低、定位不精确的问题, 采用基于激光点云的结合局部3维重建与迭代搜索的方法对电力线悬挂点定位进行了研究。首先, 对电力线点云空间特征进行分析进而推导电力线空间约束条件, 以此作为生长准则进行基于空间约束的区域生长, 实现跨越多档的单根电力线分割; 然后, 对杆塔点云聚类提取杆塔中心点, 以杆塔中心点连线的角平分线为基准划定每档电力线的空间分割平面; 之后, 对各分割平面附近电力线点云进行空间多项式局部3维重建; 最后, 结合分割平面迭代搜索计算重建电力线的交点, 实现电力线悬挂点空间位置定位。结果表明, 对于3种电压等级线路点云及2种数据质量点云, 电力线悬挂点定位平均偏差均在0.09m以内, 最小偏差为0.03m。该方法鲁棒性高, 可以精确地实现各电压等级及各质量点云数据中的电力线悬挂点定位, 为后续基于悬挂点的电力线模拟工况安全分析提供了基础。

为了解决电力线点云可能存在交跨线点云较难处理、绝缘子点云较难分割、现有算法模型研究不完整问题，采用了基于点云数据特征的电力线快速提取和重建方法，首先通过输电线路体素栅格高程特征进行点云快速粗分类，然后运用随机一致性算法进行点云快速精化，采用顾及交跨线的滤波算法高效准确提取电力线点云，针对电力线局部线性模型分割出绝缘子，最后采用局部加权质心的方式提取电力线关键点，实现电力线的快速重建,并进行了理论分析和实验验证，取得了较好的实验结果。结果表明，电力线提取与重建综合准确率95.3%，总体耗时2.5s以内，验证了算法的快速性、准确性和鲁棒性。这一结果对电力线点云提取和重建有一定帮助。

为了进行高压输电线路安全检测分析,基于机载激光雷达(LiDAR)电力走廊数据,提出了一种基于密度的空间聚类方法(DBSCAN)的电力线激光点云单条分割提取算法。通过该方法可以实现输电走廊中单条电力线的快速分割提取。首先对电力线点云在x-O-y平面上投影,对投影后的激光点采用最小二乘法进行直线拟合；其次通过计算输电走廊长度,采用经验参量进行电力线点云分段；再次对分段点云在投影平面内进行DBSCAN聚类；最后将分段聚类结果类别归一化,得到单条电力线激光点云数据。结果表明,采用该方法能够在只需经验参量分段宽度的情况下,快速准确地对电力线激光点云进行分割提取,并根据分割结果进行电力线与电力走廊地物距离计算,判断危险点类型及距离。所提出的方法具有较高的提取与测量精度,能够有效地应用于电力线安全检测分析。