矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法及电子设备技术

本发明专利技术公开一种矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法及电子设备，方法包括：获取无人机搭载热红外成像装置按照设计的航线、航高飞行所得到的地表的热红外图像；采用边缘检测算法对热红外图像中的裂隙进行识别，并提取生成边缘检测图像；提取热红外图像内的裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系；根据裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系，判断裂隙是否导通采空区。本发明专利技术基于无人机红外的矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法，能无损地获取地表裂隙热红外图像，实现快速地识别地表裂隙，可以有效的判断矿井开采采空区上方地表裂隙是否导通。

【技术实现步骤摘要】
矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法及电子设备
本专利技术涉及煤矿相关
，特别是及矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法电子设备。
技术介绍
目前，有运用高分辨率无人机遥感影像分析和统计了地表裂缝和塌陷盆地的分布特征，解译识别了塌陷坑和地表裂缝等采煤地面塌陷灾害，并运用MSPS软件对下沉值进行预计，得到了矿区的下沉等值线图，基于InSAR技术对采空区地表沉降进行了监测与分析，对三维激光扫描技术在沉陷监测中的应用问题进行了探讨绘制了裂缝分布图。然而，现有技术没有一种可靠有效的手段用于矿井开采地表裂隙的识别并判断其是否导通采空区，现有的矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法是通过地质雷达和瞬变电磁仪探测。地质雷达和瞬变电磁仪探测在施工和探测上具有局限性，耗费人力资源成本较大，其探测的结果精准度往往不高。尤其在矿区大范围区域探测地表裂缝是较为困难。
技术实现思路
基于此，有必要针对现有技术没有一种可靠有效的手段用于矿井开采地表裂隙的识别并判断其是否导通采空区的技术问题，提供一种矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法及电子设备。本专利技术提供一种矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法，包括：获取无人机搭载热红外成像装置按照设计的航线、航高飞行所得到的地表的热红外图像；采用边缘检测算法对所述热红外图像中的裂隙进行识别，并提取生成边缘检测图像；提取热红外图像内的裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系；根据裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系，判断裂隙是否导通采空区。进一步地，所述提取热红外图像内的裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系，具体包括：将热红外图像分为M×N个像素，每个像素的像素坐标为该像素在热红外图像中的所在行和所在列；从热红外图像中提取每个像素的温度值，生成包含M×N个温度矩阵元素的温度矩阵，所述温度矩阵的每个温度矩阵元素为所述热红外图像中对应像素坐标的温度值；确定边缘检测图像中的裂缝边缘在所述热红外图像中的像素坐标，保留温度矩阵中与裂缝边缘的像素坐标对应的温度矩阵元素，将其余温度计矩阵元素修改为0；获取裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角；基于所述温度矩阵、以及裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角，计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的温度、每一像素行的宽度和裂隙累计长度；将裂隙每一像素行的温度、每一像素行的宽度和裂隙累计长度按照顺序进行拼接整合，得到裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系。更进一步地，所述基于所述温度矩阵、以及裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角，计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的温度、每一像素行的宽度和裂隙累计长度，具体包括：计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的温度其中，T(i,j)为所述温度矩阵的第i行第j列的温度矩阵元素，Numi为所述温度矩阵中第i行的非零温度矩阵元素数目，Ti为裂隙在所述热红外图像中第i像素行的温度；计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的宽度其中n为所述热红外图像的分辨率，Wi为裂隙在所述热红外图像中第i像素行的宽度；计算裂隙在所述热红图像中每一像素行的裂隙累计长度其中s为裂隙起始端在所述热红外图像中的像素行的行号，θm为裂隙在所述热红外图像中第m像素行与竖直方向的夹角，Li为裂隙在所述热红外图像中第i像素行的裂隙累计长度。更进一步地，所述获取裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角，具体包括：所述裂隙分为多段，获取所述裂隙每一分段在所述热红外图像中与竖直方向的夹角；裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角为该像素行所在分段与竖直方向的夹角。更进一步地，所述基于所述温度矩阵、以及裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角，计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的温度、每一像素行的宽度和裂隙累计长度之前，还包括：统计温度矩阵中每一行非零温度矩阵元素数目并保存为包含M个数组元素的像素个数数组，所述像素个数数组中的每个数组元素为所述温度矩阵中与该数组元素对应的行的非零温度矩阵元素数目。更进一步地，所述基于所述温度矩阵、以及裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角，计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的温度、每一像素行的宽度和裂隙累计长度之前，还包括：确定所述裂隙在所述热红外图像中所覆盖的像素行为裂隙像素行，将温度矩阵中除所述裂隙像素行以外的其他像素行所对应的温度矩阵元素删除；确定裂隙起始端在所述热红外图像中的像素行为裂隙第一像素行；将温度矩阵中裂隙像素行对应的温度矩阵元素的行号修正为：该温度矩阵元素的原行号减去所述裂隙第一像素行对应的温度矩阵元素的原行号后加一。更进一步地，所述基于所述温度矩阵、以及裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角，计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的温度、每一像素行的宽度和裂隙累计长度之前，还包括：从所述热红外图像中确定尺寸参照物的像素，所述尺寸参照物预先布置在所述无人机所拍摄的地表上；获取尺寸参照物的真实尺寸；根据尺寸参照物的真实尺寸和尺寸参照物的像素，确定所述热红外图像的分辨率n。进一步地，所述根据裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系，判断裂隙是否导通采空区，具体包括：如果所述裂隙温度关于裂隙累计长度的关系与所述裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系负相关，则判断裂隙导通采空区；如果所述裂隙温度关于裂隙累计长度的关系与所述裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系正相关，则判断裂隙未导通采空区。进一步地：所述获取无人机搭载热红外成像装置按照设计的航线、航高飞行所得到的地表的热红外图像，具体包括：获取无人机搭载热红外成像装置按照设计的航线、航高飞行在白天得到的地表的热红外图像和在凌晨得到的地表的热红外图像，将白天得到的地表的热红外图像作为白天热红外图像，将凌晨得到的地表的热红外图像作为凌晨热红外图像；所述根据裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系，判断裂隙是否导通采空区，具体包括：如果基于白天热红外图像计算得到的所述裂隙温度关于裂隙累计长度的关系与所述裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系负相关，基于凌晨热红外图像计算得到的所述裂隙温度关于裂隙累计长度的关系与所述裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系无相关性，则判断裂隙导通采空区；如果基于凌晨热红外图像计算得到的所述裂隙温度关于裂隙累计长度的关系与所述裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系正相关，且所述裂隙在白天得到的地表的热红外图像中未能识别到，在凌晨得到的地表的热红外图像中能识别到，则判断则判断裂隙未导通采空区。本专利技术提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个所述处理器通信连接的存储器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法，其特征在于，包括：/n获取无人机搭载热红外成像装置按照设计的航线、航高飞行所得到的地表的热红外图像；/n采用边缘检测算法对所述热红外图像中的裂隙进行识别，并提取生成边缘检测图像；/n提取热红外图像内的裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系；/n根据裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系，判断裂隙是否导通采空区。/n

【技术特征摘要】
1.一种矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法，其特征在于，包括：
获取无人机搭载热红外成像装置按照设计的航线、航高飞行所得到的地表的热红外图像；
采用边缘检测算法对所述热红外图像中的裂隙进行识别，并提取生成边缘检测图像；
提取热红外图像内的裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系；
根据裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系，判断裂隙是否导通采空区。


2.根据权利要求1所述的矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法，其特征在于，所述提取热红外图像内的裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系，具体包括：
将热红外图像分为M×N个像素，每个像素的像素坐标为该像素在热红外图像中的所在行和所在列；
从热红外图像中提取每个像素的温度值，生成包含M×N个温度矩阵元素的温度矩阵，所述温度矩阵的每个温度矩阵元素为所述热红外图像中对应像素坐标的温度值；
确定边缘检测图像中的裂缝边缘在所述热红外图像中的像素坐标，保留温度矩阵中与裂缝边缘的像素坐标对应的温度矩阵元素，将其余温度计矩阵元素修改为0；
获取裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角；
基于所述温度矩阵、以及裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角，计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的温度、每一像素行的宽度和裂隙累计长度；
将裂隙每一像素行的温度、每一像素行的宽度和裂隙累计长度按照顺序进行拼接整合，得到裂隙温度关于裂隙累计长度的关系、以及裂隙宽度关于裂隙累计长度的关系。


3.根据权利要求2所述的矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法，其特征在于，所述基于所述温度矩阵、以及裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角，计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的温度、每一像素行的宽度和裂隙累计长度，具体包括：
计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的温度其中，T(i,j)为所述温度矩阵的第i行第j列的温度矩阵元素，Numi为所述温度矩阵中第i行的非零温度矩阵元素数目，Ti为裂隙在所述热红外图像中第i像素行的温度；
计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的宽度其中n为所述热红外图像的分辨率，Wi为裂隙在所述热红外图像中第i像素行的宽度；
计算裂隙在所述热红图像中每一像素行的裂隙累计长度其中s为裂隙起始端在所述热红外图像中的像素行的行号，θm为裂隙在所述热红外图像中第m像素行与竖直方向的夹角，Li为裂隙在所述热红外图像中第i像素行的裂隙累计长度。


4.根据权利要求2所述的矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法，其特征在于，所述获取裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角，具体包括：
所述裂隙分为多段，获取所述裂隙每一分段在所述热红外图像中与竖直方向的夹角；
裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角为该像素行所在分段与竖直方向的夹角。


5.根据权利要求2所述的矿井开采地表导通采空区裂隙识别方法，其特征在于，所述基于所述温度矩阵、以及裂隙在所述热红外图像中每一像素行与竖直方向的夹角，计算裂隙在所述热红外图像中每一像素行的温度、每一像素行的宽度和裂隙累计长度之前，还包括：
统计温度矩阵中每一行非零温度矩阵元素数目并保存为包含M个数组元素的像素个数数组，所述像素个数数组中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶庆树，安世岗，赵毅鑫，赵美成，张村，吕英华，令春伟，李鹏，孙波，乔金林，张立国，王刚，董志超，胡海峰，孙祺钰，陈明浩，
申请(专利权)人：神华神东煤炭集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61