[发明专利]一种使用无人机的露天矿爆破飞石危害效应评价方法

说明书

本发明公开一种使用无人机的露天矿爆破飞石危害效应评价方法，步骤为：利用无人机对露天矿爆破作业区域进行三维坐标采集；爆破作业前启动无人机到达指定位置拍摄爆破作业在三维空间内的全过程；将所拍摄文件传输至计算机进行处理，记录飞石数据；采集现场爆破参数，建立爆破飞石评价样本数据集，并随机分为训练集和测试集；建立露天矿爆破飞石危害效应评价模型，将评价结果进行等级划分；将训练集数据进行训练，并验证模型的性能和调整模型超参数；利用训练好的露天矿爆破飞石危害效应评价模型对乘以指标权重的测试集样本开展飞石危害效应评价进行测试。本发明减少爆破飞石数据因地面拍摄画面震动引起的误差，使爆破飞石效应评价更加精准全面。

技术领域

本发明涉及一种露天矿爆破安全技术，具体为一种使用无人机的露天矿爆破飞石危害效应评价方法。

背景技术

爆破是目前矿山破岩取矿的一种刚需手段，然而爆破作业提高效率的同时还产生了诸多危害效应，其中爆破飞石是最严重的危害效应之一。由于爆破过程的瞬时性与复杂性使爆破飞石飞行方向与飞行距离无法精准控制，常常造成爆区周围人员伤亡、设备和房屋损坏等严重事故。

当前，爆破飞石评价研究所参考的飞石特性大多为地面摄影设备拍摄所得，而爆破作业时拍摄画面会产生震动现象，因此拍摄质量和计算所得数据存有相应误差；此外，由于地面镜头范围限制，地面摄像机观测范围和角度受限，很难拍摄爆破作业全过程，其拍摄画面通过处理所得数据所得飞石数据具有一定局限性和误差，不能准确分析爆破作业在三维空间的发展规律和变化特征.

由于爆破飞石产生的复杂性，当前所用经验公式很难精准预测爆破飞石危害，近些年来，许多研究者将人工智能分析技术运用到爆破危害效应研究中，然而现有飞石神经网络模型需要大量数据样本进行训练，且学习速率较低，因此需要一种更合适的神经网络技术创建评价模型对爆破飞石危害效应进行评价。

发明内容

针对上述问题，需要一种使用无人机的露天矿爆破飞石危害效应评价方法，通过远程同步遥控多台无人机上高速摄影机，拍摄爆破作业在三维空间内的全过程，收集爆破飞石数据，构建AHP-RBF神经网络的评价模型，实现露天矿爆破飞石危害效应评价。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

本发明提供一种使用无人机的露天矿爆破飞石危害效应评价方法，包括以下步骤：

1）利用安装高速摄像机的无人机对露天矿爆破作业区域进行三维坐标采集，标记爆区及钻孔点位置坐标值（x，y，z），在爆区前方设置参考点，确定无人机飞行轨迹及摄影区域，设置摄影机摄影参数及无人机飞行参数；

2）爆破作业前启动两台或多台无人机根据三维坐标值到达指定拍摄位置，通过计算机远程同步遥控多台高速摄影机拍摄爆破作业在三维空间内的全过程；

3）将所拍摄文件传输至计算机的储存器中进行处理，记录飞石数据；

4）采集现场爆破参数，结合飞石数据建立爆破飞石评价样本数据集，并做归一化处理，采用分层抽样方法将样本数据集随机的分为训练集和测试集；

5）建立基于AHP-RBF神经网络的露天矿爆破飞石危害效应评价模型，将评价结果进行等级划分；

6）将训练集数据乘以指标权重并随机划分成M份，其中，M为5~8，AHP-RBF神经网络的露天矿爆破飞石危害效应评价模型对其中的M-1份数据进行训练，并用剩下一份来验证模型的性能和调整模型超参数；

7）利用训练好的AHP-RBF神经网络的露天矿爆破飞石危害效应评价模型对乘以指标权重的测试集样本开展飞石危害效应评价进行测试。

所述步骤1）所述摄影机摄影参数及无人机飞行参数包括：摄影分辨率、帧速、曝光时间、光圈、焦距、摄影区域、飞行高度、飞行时间以及飞行速度。

所述步骤2）中如使用两台无人机，则两台无人机上高速摄像机的主光轴相互垂直；如使用多台无人机，则每台无人机上高速摄像机的主光轴夹角为180°/无人机台数，使拍摄区域覆盖以爆区为圆心的800 m空间范围内。