结合热成像和无人机的监测方法技术

本发明专利技术公开一种结合热成像和无人机的监测方法

【技术实现步骤摘要】
结合热成像和无人机的监测方法、巡检方法和系统


[0001]本专利技术涉及矿山开采
，具体涉及一种结合热成像和无人机的监测方法
、
巡检方法和系统
。

技术介绍

[0002]在露天矿开采过程中，对矿岩的崩落剥离是十分重要的一个步骤，但是传统的机械剥离的方法，成本高
、
效率低
、
设备损耗严重
。
相比于机械剥离，使用爆破的方法崩落岩石具有效率高
、
成本低
、
改善了矿岩破碎质量等优点
。
因此，爆破在露天开采中应用十分广泛，占据了很重要的地位，基本上是刚需
。
[0003]虽然使用爆破的方法崩落矿岩有着许多优点，但是不可否认的，它也是一门技术性和危险性都比较高的技术
。
为了规避爆破飞石
、
爆破震波等的危害，矿山会根据爆破参数计算出一个爆破安全距离，从而划定出一个爆破警戒线范围形成爆破警戒区
。
在爆破之前要确保人员撤离爆破警戒线范围内，防止出现人员伤亡
。
[0004]对于传统的爆破警戒线范围内的警戒方式，主要是这样的：爆破前同时发出视觉信号和音响，使得危险区域内的人员都能清楚地看到和听到，发出预警信号后，爆破警戒线范围内进行清场工作，以确保人员
、
设备等全部撤离危险区域
。
这种警戒方式虽然简单方便，但是也有不确定性，无法保证区域内每一个人员都能准确的接收到撤离信号，而且也难以处理突发情况
。
如何实现对爆破警戒区的全面
、
高效
、
精确的警戒工作是现有技术需要解决的问题
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提供一种结合热成像和无人机的监测方法
、
巡检方法和系统，解决现有技术中如何实现对爆破警戒区的全面
、
高效
、
精确的警戒工作的技术问题
。
[0006]为达到上述技术目的，本专利技术的技术方案提供一种结合热成像和无人机的监测方法，包括以下步骤：
[0007]远程监测端接收来自无人机上的热成像模块采集到的热像图和温度信号；
[0008]所述远程监测端根据热像图和温度信号判断温度是否异常，进而判断是否有未撤离人员
。
[0009]进一步地，当气温
t1大于矿区地表温度
t2，所述热像图内最低温度低于预设的温度阈值，则判断为温度异常；或者，当矿区地表温度
t2小于气温
t1，热像图内最高温度高于预设的温度阈值则判断为温度异常
。
[0010]进一步地，所述远程监测端的温度传感器控制板接收到温度信号并根据预设的温度阈值圈定热像图中的温度异常位置并发送出温度异常信号至热成像模块；所述温度异常信号被所述热成像模块的电声转换子模块接收并将温度异常信号转换为声信号发出警报
。
[0011]进一步地，所述温度阈值由以下步骤得到：
[0012]温度阈值
t0基于空气温度
t1、
矿区地表温度
t2、
矿区表面植被状态和阳光照射状态确定
。
温度阈值
t0计算方法如下：
[0013]t0＝
k1t1‑
k2Δ
t
[0014]Δ
t
＝
(t1‑
t2)/2
[0015]式中：
Δ
t
为校正温度；
k1为阳光照射调整系数；直射状态
k1取值大于
1.0
；偏照状态下
k1取值也大于
1.0
，但小于直射状态下的
k1取值，阴天
k1取值为
1.0
；
k2为植被影响调整系数，无植被状态
k2取值为
1.0
，有植被状态
k2取值应小于
1.0。
[0016]进一步地，判断有未撤离人员后还包括远程监测端规划最佳撤离路线，根据所述最佳撤离路线，所述远程监测端通过服务器发送最佳撤离路线至无人机，无人机带领未撤离人员撤离
。
[0017]进一步地，所述最佳撤离路线以人员位置信息作为起源点，以爆破警戒线范围信息作为算法的执行范围，通过迪杰斯特拉算法计算得到
。
[0018]此外，本专利技术还提出一种结合热成像和无人机的巡检方法，包括以下步骤：
[0019]无人机开启巡检，无人机上的热成像模块采集热像图和温度信号并发送至远程监测端；
[0020]热成像模块若接收到远程监测端发送的温度异常信号则发出警报，若判断有未撤离人员，无人机接收来自远程监测端的最佳撤离路线并带领未撤离人员撤离；热成像模块若在整个爆破警戒区的巡航过程中没有发现温度异常，则区域内已无人员，可以进行爆破工作
。
[0021]此外，本专利技术还提出一种结合热成像和无人机的监测系统，包括：热成像模块
、
无人机
、
远程监控端和服务器；所述热成像模块安装于所述无人机上；所述无人机用于携带所述热成像模块一起飞行；所述服务器分别与所述热成像模块
、
所述无人机和所述远程监控端连接；所述热成像模块用于实时监测无人机飞行到的区域的情况并将生成的热像图和温度信号通过服务器发送至远程监测端上展示；所述远程监测端根据所述热像图和温度信号分析温度是否异常，进而判断是否有未撤离人员
。
[0022]进一步地，所述远程监测端包括线路规划模块，所述线路规划模块通过服务器与所述无人机连接，所述线路规划模块用于在判断有未撤离人员后，规划最佳撤离路线并通过服务器发送至无人机，所述无人机还用于根据所述最佳撤离路线带领未撤离人员离开
。
[0023]进一步地，所述热成像模块包括红外测量子模块
、
电光转换子模块和电声转换子模块，所述红外测量子模块与所述电光转换子模块连接，所述电光转换子模块和电声转换子模块分别通过服务器与所述远程监测端连接，所述红外测量子模块用于追踪红外电磁波；电光转换子模块将所述红外电磁波转换为温度信号；
[0024]所述远程监测端包括温度传感器控制板，所述温度传感器控制板接收所述温度信号并根据预设的温度阈值圈定温度异常位置并发送出温度异常信号；电声转换子模块通过服务器接收温度异常信号并将其转换为声信号发出警报
。
[0025]与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：本专利技术提出的结合热成像和无人机的监测方法，远程监测端接收来自无人机上的热成像模块采集到的热像图和温度信号；所述远程监测端根据热像图和温度信号判断温度是否异常，进而判断是否有未撤离人员
。
该方法能够精准
、
高效地判断爆破警戒区是否有未撤离人员，从而实现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种结合热成像和无人机的监测方法，其特征在于，包括以下步骤：远程监测端接收来自无人机上的热成像模块采集到的热像图和温度信号；所述远程监测端根据热像图和温度信号判断温度是否异常，进而判断是否有未撤离人员
。2.
根据权利要求1所述的结合热成像和无人机的监测方法，其特征在于，当气温
t1大于矿区地表温度
t2，所述热像图内最低温度低于预设的温度阈值，则判断为温度异常；或者，当矿区地表温度
t2小于气温
t1，热像图内最高温度高于预设的温度阈值则判断为温度异常
。3.
根据权利要求2所述的结合热成像和无人机的监测方法，其特征在于，所述远程监测端的温度传感器控制板接收到温度信号并根据预设的温度阈值圈定热像图中的温度异常位置并发送出温度异常信号至热成像模块；所述温度异常信号被所述安装于热成像模块的电声转换子模块接收并将温度异常信号转换为声信号发出警报
。4.
根据权利要求2所述的结合热成像和无人机的监测方法，其特征在于，所述温度阈值由以下步骤得到：温度阈值
t0基于空气温度
t1、
矿区地表温度
t2、
矿区表面植被状态和阳光照射状态确定
。
温度阈值
t0计算方法如下：
t0＝
k1t1‑
k2Δ
t
Δ
t
＝
(t1‑
t2)/2
式中：
Δ
t
为校正温度；
k1为阳光照射调整系数；直射状态
k1取值大于
1.0
；偏照状态下
k1取值也大于
1.0
，但小于直射状态下的
k1取值，阴天
k1取值为
1.0
；
k2为植被影响调整系数，无植被状态
k2取值为
1.0
，有植被状态
k2取值应小于
1.0。5.
根据权利要求1所述的结合热成像和无人机的监测方法，其特征在于，判断有未撤离人员后还包括远程监测端规划最佳撤离路线，根据所述最佳撤离路线，所述远程监测端通过服务器发送最佳撤离路线至...

【专利技术属性】
技术研发人员：马炳德，张雄天，赵尔丞，张军奎，赵钺，王明阳，马腾飞，郑海宁，
申请(专利权)人：兰州有色冶金设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：