[發明專利]一種礦區開采沉陷形變的監測預警方法及系統

在審

• 申請號: 202310629807.0
• 申請日: 2023-05-31
• 公開（公告）號: CN116659410A
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發明（設計）人: 劉建權;張計武;穆順要;陳京玉;孫雙海;高亞龍;賈琦;薛清潑;康維剛;羅志波;李宗瑾;馬文強;盧俊華;薛志波;王奇祥;胡志剛
• 申請（專利權）人: 天津華勘老撾礦業有限公司
• 主分類號: G01B11/16
• 分類號: G01B11/16;G06V20/64;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82
• 代理公司: 佛山粵進知識產權代理事務所(普通合伙) 44463
• 代理人: 王余錢

1.一種礦區開采沉陷形變的監測預警方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取目標礦區的空間三維點云數據及開采圖像數據，將所述三維點云數據及開采圖像數據進行預處理；

將預處理后的三維點云數據及開采圖像數據基于沉陷監測點進行配準，提取沉陷監測點的點云特征及圖像特征，并將所述點云特征及圖像特征進行特征融合；

根據融合特征結合時序生成目標礦區的沉陷形變特征序列，根據所述沉陷形變特征序列篩選開采沉陷的影響因子，確定沉陷形變影響因素；

基于深度學習構建開采沉陷監測模型，通過所述開采沉陷監測模型根據當前時間的沉陷形變影響因素數據及融合特征獲取目標礦區的開采沉陷預測值，并生成監測預警。

2.根據權利要求1所述的一種礦區開采沉陷形變的監測預警方法，其特征在于，獲取目標礦區的空間三維點云數據及開采圖像數據，將所述三維點云數據及開采圖像數據進行預處理，具體為：

通過三維激光掃描技術進行點云數據采集，獲取目標礦區的空間三維點云數據，對所述空間三維點云數據進行雜點消除；

在掃描過程中，獲取目標礦區內各掃描站點的位置及方向角的變化值，將不同掃描站點的三維點云數據根據所述位置及方向角的變化值進行坐標變換，變換到同一掃描站點的坐標系中；

獲取不同掃描站點對應三維點云數據的重疊度，將重疊度大于預設閾值的掃描站點對應的三維點云數據進行拼接，并將重疊區域進行去重復操作，獲取目標礦區預處理后的三維點云數據；

在開采工作面預設沉陷監測點，獲取所述沉陷監測點的開采圖像數據，將所述開采圖像數據，將所述開采圖像數據進行濾波去噪，并進行邊緣檢測分割，獲取預處理后的開采圖像數據。

3.根據權利要求1所述的一種礦區開采沉陷形變的監測預警方法，其特征在于，提取沉陷監測點的點云特征及圖像特征，并將所述點云特征及圖像特征進行特征融合，具體為：

通過目標礦區預處理后的三維點云數據獲取沉陷監測點的點云數據，根據沉陷監測點的點云數據與預處理后開采圖像數據中的沉陷監測點進行匹配，實現沉陷監測點的圖像點云配準；

在配準后的開采圖像數據中選取感興趣區域，將所述感興趣區域進行背景去除，并轉換到HSV色度空間進行H、S、V三通道的分離，提取HSV分量，獲取色度坐標確定顏色特征；

并利用Canny邊緣算子獲取沉陷監測點的邊緣特征，將所述顏色特征及邊緣特征獲取圖像特征，基于顏色特征和邊緣特征獲取像素坐標，將所述像素坐標轉換到相機坐標與點云數據進行匹配獲取點云特征；

將所述圖像特征與點云特征進行融合獲取融合特征，將融合特征結合時序與歷史沉陷數據結合生成沉陷形變特征序列。

4.根據權利要求1所述的一種礦區開采沉陷形變的監測預警方法，其特征在于，根據所述沉陷形變特征序列篩選開采沉陷的影響因子，確定沉陷形變影響因素，具體為：

基于礦區開采沉陷監測作為關鍵詞在相關知識圖譜中進行相似度計算獲取相似度符合預設標準的監測實例，獲取所述監測實例中沉陷形變的地礦特征，基于所述地礦特征獲取初選影響因子集合；

根據所述影響因子集合基于歷史采礦參數獲取各時間戳的參數矩陣，獲取歷史預設時間內沉陷形變特征序列，將所述沉陷形變特征序列按照時間戳與參數矩陣進行匹配，并將所述參數矩陣進行標準化處理；

將標準化處理后的參數矩陣進行主成分分析，獲取參數矩陣中各參數特征值，基于所述特征值將參數進行排序，選取預設數量的特征值作為主成分計算貢獻度；

篩選貢獻度大于預設貢獻度閾值的參數確定各時間戳的主成分，將不同時間戳的參數矩陣對應的主成分進行取交集處理，獲取更新后的參數矩陣，根據更新后的參數矩陣確定目標礦區的影響因子；

利用影響因子在相關知識圖譜中獲取沉陷形變影響因素及礦區特征實體，將相關知識圖譜的實體和關系嵌入到低維空間；

獲取所述目標礦區的地質特征及采礦技術特征，將所述地質特征與采礦技術特征作為影響因素實體的附加特征；

通過礦區特征的鄰居聚合和沉陷形變影響因素的鄰居聚合生成目標礦區及沉陷形變影響因素的向量表示，通過內積計算獲取各沉陷形變影響因素的得分，基于得分獲取目標礦區對應的沉陷形變影響因素。