树障分析是输电走廊智能巡检中隐患点检测的典型应用.然而，现有方法在复杂作业场景下存在局限性，难以有效抑制地物干扰、提取精度低、计算效率差.针对这些问题，本文提出了一种高精度的电力线提取与树障分析算法.首先，采用布料模拟滤波有效分离地面点云，大幅缩减数据规模；其次，通过体素化线段构建将离散点云转化为结构化表征，显著降低后续计算复杂度；再次，提出一种融合结构约束与多重惩罚因子的基于密度的改进空间聚类算法(density-based spatial clustering of applications with noise

DBSCAN)

在不显著增加计算负担的前提下，精准提取电力线点云；最后，利用KDTree空间索引加速邻域搜索，实现树障距离的快速精确计算.实验表明，该算法电力线提取精度超过98%

树障测距误差小于0.12 m.本文算法为大规模输电走廊的高效精准智能巡检提供了一种切实可行的技术方案.