注意事项：

• 基站摆放位置：位置开阔、无信号干扰，多个架次时基准站位置固定。
• 飞行前检查：设备状况、起降场地状况。
• 飞行作业中注意：线路情况，排除人员及其他信号干扰，航速、航高等飞行参数。
• 切换巡检线路时：进入输电线路提前启动激光扫描仪，出输电线路后延迟关闭激光雷达扫描仪。
• 环境及气象条件：避免在阴雨天、大雾等天恶劣气下作业。

• 导入点云数据，批量化预处理。
• 检测参数设置，杆塔坐标及属性编辑。
• 数据切档，点云分类。
• 绝缘子编辑，杆塔/电力线矢量化。
• 实时工况 / 模拟工况分析，报告生成。

（1）点云数据加载

将直升机巡检获取的点云数据无抽稀加载到LiPowerline软件，进行数据处理和分析。

• 支持不抽稀加载＞ 1000 基杆塔原始数据，（>300G，超过50亿点）。
• 支持常用点云数据格式（LAS、TXT、 CSV等）快速构建LiData，便于可视化及编辑。

（2）电力模块参数设置

电力线模块参数设置分为基本设置和检测参数设置，基本设置包括工作目录（用于存放中间结果和最终结果）、目标坐标系、点云坐标系，检测参数设置包括类别设置，电压等级设置。

（3）杆塔信息加载及编辑

根据用户提供的KML地理信息数据文件进行杆塔位置编辑，该功能可以自动根据KML文件获取杆塔位置坐标，并输出杆塔文件（.LiTower文件），同时，用户可以手动对位置不准确的杆塔点进行修改。

• 根据KML文件生成塔文件。
• 导入杆塔坐标表格文件（表格或txt文件）。
• 输入起始杆塔号，手动点选杆塔位置、输入杆塔类型，生成塔文件。

（4）点云分类样本训练

LiPowerline采用机器学习的方法对电力线和杆塔进行自动分类，在自动分类之前，需要用户从待处理数据中选择具有代表性的数据作为训练数据，人工分出电力线、杆塔、地面点等类别，然后生成训练模型。

• 在点云数据中选择一段地物简单、地势平坦的数据作为样本数据。
• 样本数据需包含完成的一档电力线和电力塔。
• 分类精度随着样本数据库的丰富而不断提高。

（5）点云切档和自动分类

根据杆塔文件对输电线路点云数据进行分档，同时将点云分为杆塔、电力线、地面点、植被、噪点和未分类等，点云分类完成后可按类别显示。

（6）电力线矢量化

若数据中存在断线情况，可在电力线分类完成过后对电力线进行拟合，然后再进行危险点检测。可基于实时工况矢量数据完成实施工况安全距离检测、树倒 / 树生长分析，也可基于模拟工况矢量数据进行上述分析检测，以及与实施工况对比。

• 绝缘子编辑，确定绝缘子位置。
• 电力线矢量化，单根/批量拟合电力线。
• 杆塔矢量化，五点创建杆塔,创建 / 删除杆塔臂。

（7）危险点检测及报告输出

根据地物点（非电力线和电力塔类别点）与电力线点的空间距离判断是否存在危险性，依据对应安全等级阈值范围，确定其危险等级，并配置为.xml文件。

• • 安全距离快速检测报告。
  • 实时工况安全距离检测报告。
  • 实时工况交叉跨越检测报告。
  • 树倒/树生长安全距离检测报告。

（8）模拟工况预警分析

从点云中提取导线、杆塔模型后，可在此基础上进行各种电力作业分析，研究其在不同温度、风速、覆冰等环境下，导线的风偏、弧垂等变化状态，评估不同条件下输电线路的安全状态。