Identifying Areas of High-Risk Vegetation Encroachment on Electrical Powerlines Using Mobile and Airborne Laser Scanned Point Clouds
Notice bibliographique
Résumé
Powerline vegetation encroachment detection is pivotal in averting power outages and forest fires, especially in urban areas where a high density of buildings, roads, and other urban structures complicates detection. While prior research has effectively detected encroachments within point clouds, they largely overlooked the challenges posed by urban environments and did not leverage publicly available urban datasets. These urban intricacies can hinder the precise classification of powerline and vegetation points. This paper proposes a two-stage method for accurately and automatically detecting vegetation encroachment on urban powerlines. The first stage classifies the points in the point cloud as either belonging to one of three classes of points: vegetation, powerlines or background. The classifier model in this stage is chosen based on a comparative analysis of two deep learning models, PointCNN and RandLA-Net. The second stage detects encroachment areas from the detected vegetation and powerline points using a novel Point-Based Encroachment Detection (P-BED) algorithm. This algorithm identifies encroachment areas with high precision using the following steps: sectioning the map, selecting informative sections in the map, voxel-based down-sampling of points in point cloud, and conducting proximity analysis between vegetation and powerlines voxels. The proposed methodology was trained and tested with two publicly available datasets namely, mobile laser-scanned (MLS) and airborne laser-scanned (ALS) datasets. The first stage achieves an F1-scores of 0.98 for classifying background and 0.96 and 0.94 for classifying vegetation and powerline points, respectively. The newly proposed P-BED method successfully detected encroachments with 100% precision and 96.0% recall, showcasing its potential for improved vegetation management and proactive maintenance in urban settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».