一种矿山安全预警方法、系统、设备及介质技术方案

本申请涉及一种矿山安全预警方法、系统、设备及介质，该方法具体为：通过无人机获取矿山及其周边地域空中全局影像；根据空中全局影像建立矿山所在地域及矿山周边地域的三维模型；获取矿山所在地域及矿山周边地域的降水信息；将三维模型与矿山所在地域及矿山周边地域的降水信息导入预置的神经网络预测模型，预测矿山的灾害概率；根据灾害概率发出安全预警。本申请通过建立矿山及其周边区域的三维模型获取可能导致矿山灾害发生的主要影响因素的数据，将相关数据输入神经网络预测模型对矿山的积水等级进行预测，实现了矿山的洪涝灾害的提前预测，并在灾害发生前及时向人员发送预警以提示人员做出对应措施。以提示人员做出对应措施。以提示人员做出对应措施。

【技术实现步骤摘要】
一种矿山安全预警方法、系统、设备及介质


[0001]本申请涉及安全预警领域，尤其是涉及一种矿山安全预警方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着社会的科技进步，数字化、智能化已经慢慢融入了生活生产的方方面面，对于目前的矿产行业，传统矿山也逐渐向数字化矿山转型。矿山作为采矿加工的主要生产设施，通常选取在富集矿物资源的山区，也正是其特殊的地理位置，导致自然灾害对矿山的影响非常巨大，一旦矿山出现积水或洪涝等自然灾害，将给工农业生产及人民生命财产造成巨大的灾害和损失。
[0003]这就需要一种有效的对矿山险情的预警系统，目前，对于矿山的安全预警通常是采用人工定期对矿山的积水量、排水系统等方面进行考察，或通过各种传感器采集矿山的各种数据以分析矿山可能发生的险情。
[0004]通过上述的方式，只对矿山本身进行了考察，针对矿山上下游地区或周边地区因为降雨等因素而对矿山本身产生的影响并未进行考虑，无法准确对人员作出安全提示。

技术实现思路

[0005]为了能够准确对人员作出安全提示，本申请提供一种矿山安全预警方法、系统、设备及介质。
[0006]第一方面本申请提供的一种矿山安全预警方法采用如下的技术方案：通过无人机获取矿山所在地域及矿山周边地域空中全局影像；根据所述空中全局影像建立矿山所在地域及矿山周边地域的三维模型；获取矿山所在地域及矿山周边地域的降水信息；将所述三维模型与所述矿山所在地域及矿山周边地域的降水信息导入预置的神经网络预测模型，输出预测结果，所述预测结果为矿山的积水等级；根据所述预测结果发出安全预警。
[0007]通过采用上述技术方案，通过无人机全局摄影获取矿山灾害预测的基础数据，通过神经网络模型学习反馈生成矿山灾害预测模型，将获取的灾害预测基础数据导入预测模型，完成对矿山的灾害预测，及时根据预测模型输出的预测结果生成安全预警信息，提示相关人员迅速做出对应反应，对矿山可能发生的洪涝灾害进行防治。
[0008]优选的，所述无人机的摄像装置包括四个分布于所述无人机四周且与地面呈一定倾角的倾斜摄像头、一个设置于所述无人机底部且垂直于地面的垂直摄像头。
[0009]通过采用上述技术方案，使无人机摄像装置能够全方位获取矿山及其周边区域的全局影像数据，相比于单摄像头的设置，多摄像头有规律的设置能够更为准确的获取矿山及其周边区域的地势信息、矿山整体结构等信息，为后续的三维建模提供精准的数据。
[0010]优选的，在步骤通过无人机获取矿山所在地域及矿山周边地域空中全局影像中具
体包括以下步骤：根据预设的无人机巡航表确定无人机巡航周期；根据所述无人机巡航周期对矿山所在地域及矿山周边地域的空中全局影像进行拍摄。
[0011]通过采用上述技术方案，定期对矿山及其周边区域的地势信息进行拍摄，防止由于气候变化或人为因素对矿山及其周边区域的地势信息产生影响，确保获取的全局影像与实际情况相差不大，保证后续预测结果的准确性。
[0012]优选的，所述矿山所在地域及矿山周边地域的三维模型与所述神经网络预测模型根据所述无人机定期巡航拍摄的实时空中全局影像进行迭代。
[0013]通过采用上述技术方案，根据实际情况的变化对矿山所在地域及矿山周边地域的三维模型与所述神经网络预测模型进行迭代，保证预测模型输出的预测结果相对准确，并且使得预测结果与实际情况贴合度更高。
[0014]优选的，在步骤将所述三维模型与所述矿山所在地域及矿山周边地域的降水信息导入神经网络预测模型，预测矿山的灾害概率中具体包括以下步骤：根据所述三维模型提取矿山及矿山周边地域地势特征；根据所述三维模型计算矿山最大蓄水量与排水能力；将所述矿山最大蓄水量、所述矿山排水能力、所述矿山及矿山周边地域地势特征与所述降水信息作为输入数据输入神经网络预测模型，输出预测结果。
[0015]通过采用上述技术方案，引入矿山最大蓄水量、矿山排水能力、矿山及矿山周边地域地势特征与降水信息作为影响矿山洪涝灾害发生可能的主要影响因素，上述输入值直接代表了矿山的整体蓄水量与矿山的排水能力的关系，通过对矿山蓄水能力与降水量的分析，预测矿山在其周边地区降雨后一定时间内的蓄水情况；多角度考虑导致矿山灾害发生的各方面因素，保证了预测模型的精确度。
[0016]优选的，所述神经网络预测模型以历史所述矿山最大蓄水量、所述矿山排水能力、所述矿山及矿山周边地域地势特征与所述降水信息数据为训练集，以历史矿山积水等级为目标结果经误差修正反馈学习生成。
[0017]通过采用上述技术方案，在神经网络预测模型学习过程中，反馈误差并根据反馈的误差信息及时调整各个输入样本的权重，使得神经网络预测模型更为准确的反映输入值与输出值之间的关系，让得出的预测结果更贴合真实值。
[0018]优选的，在根据灾害概率发出安全预警步骤中具体包括以下步骤：根据预置的安全等级表得出所述预测结果对应的安全预警等级；根据所述安全预警等级发出对应的预警信息以提示人员作出反应。
[0019]通过采用上述技术方案，根据预测结果的不同发出不同的安全预警信息，使人员可以根据不同的安全预警信息规划针对性策略，有效的对人员针对可能发生的洪涝灾害作出提示预警，使人员能够及时对险情作出反应。
[0020]第二方面，本申请提供的一种矿山安全预警系统包括以下模块：空中全局影像获取模块，用于获取矿山所在地域及矿山周边地域空中全局影像；三维模型生成模块，用于根据所述空中全局影像建立矿山所在地域及矿山周边地域的三维模型；
降水信息获取模块，用于获取矿山所在地域及矿山周边地域的降水信息；神经网络预测模块，用于通过神经网络预测模型预测矿山的积水等级；安全预警模块，用于根据预测结果发出安全预警。
[0021]第三方面，本申请提供一种计算机设备，采用如下技术方案：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种矿山安全预警方法的计算机程序。
[0022]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：存储有能够被处理器加载并执行上述任一种矿山安全预警程序。
[0023]综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：1.通过神经网络预测模型实现了对矿山灾害发生可能性的预测，对于由于周边地区降水引起的矿山洪涝灾害做出了及时预测，提醒人员对灾害进行及时处理；2.根据不同的预测结果对人员发出不同的安全预警，能够提示人员根据不同的灾害概率做出对应性措施，使人员可以针对性的解决可能存在的险情；3.通过无人机获取的矿山及其周边的空中全局影像，建立矿山及其周边的三维模型，通过三维模型分析矿山及其周边地区的地势特征、矿山的最大蓄水量等数据，使人员更加直观的了解矿山的地理情况。
附图说明
[0024]图1是本申请实施例的一种矿山安全预警方法的方法流程图。
[0025]图2是本申请实施例的一种矿山安全预警方法的系统框图。
[0026]图3是本申请实施例的一种矿山安全预警方法的气候无人机巡航策略的流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种矿山安全预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：通过无人机(206)获取矿山所在地域及矿山周边地域空中全局影像；根据所述空中全局影像建立矿山所在地域及矿山周边地域的三维模型；获取矿山所在地域及矿山周边地域的降水信息；将所述三维模型与所述矿山所在地域及矿山周边地域的降水信息导入预置的神经网络预测模型，输出预测结果，所述预测结果为矿山的积水等级；根据所述预测结果发出安全预警。2.根据权利要求1所述的一种矿山安全预警方法，其特征在于：所述无人机(206)的摄像装置包括四个分布于所述无人机(206)四周且与地面呈一定倾角的倾斜摄像头、一个设置于所述无人机(206)底部且垂直于地面的垂直摄像头。3.根据权利要求1所述的一种矿山安全预警方法，其特征在于，在步骤通过无人机(206)获取矿山所在地域及矿山周边地域空中全局影像中具体包括以下步骤：根据预设的无人机(206)巡航表确定无人机(206)巡航周期；根据所述无人机(206)巡航周期对矿山所在地域及矿山周边地域的空中全局影像进行拍摄。4.根据权利要求1所述的一种矿山安全预警方法，其特征在于：所述矿山所在地域及矿山周边地域的三维模型与所述神经网络预测模型根据所述无人机(206)定期巡航拍摄的实时空中全局影像进行迭代。5.根据权利要求1所述的一种矿山安全预警方法，其特征在于，在步骤将所述三维模型与所述矿山所在地域及矿山周边地域的降水信息导入预置的神经网络预测模型，输出预测结果中，具体包括以下步骤：根据所述三维模型提取矿山及矿山周边地域地势特征；根据所述三维模型计算矿山最大蓄水量与排水能力；将所述矿山最大蓄水量...

【专利技术属性】
技术研发人员：王德传，刘险峰，段月辉，陈利清，华亮，王孟，刘龙斌，蔡金锋，罗福腾，赵平，
申请(专利权)人：中煤浙江测绘地理信息有限公司，
类型：发明
国别省市：