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公开(公告)号：CN111626092B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010226034.8
申请日：2020-03-26
申请人： 陕西陕北矿业韩家湾煤炭有限公司 , 中国矿业大学(北京)
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N20/10 , G01C11/04
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的无人机影像地裂缝识别及提取方法，包括：通过无人机摄影测量获得矿区土地裂缝影像数据，将每幅影像数据切割成等像素的小幅影像数据，依据聚类分析构建不同背景信息的影像数据集，以此建立基于机器学习的土地裂缝识别模型的学习样本，采用支持向量机的机器学习算法并通过留一法交叉验证其分类准确度。提取裂缝信息时，将识别的无裂缝影像均变成全白色背景的影像数据，对识别的含裂缝影像进行裂缝提取，得到背景为白色、裂缝信息为黑色的灰度图像数据，将两类图像按照切割顺序进行拼接。本发明解决了机器学习算法在矿区地裂缝识别应用中由于矿区土地地表信息过于复杂而应用受限的问题，且实时性、精度和效率高。
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公开(公告)号：CN112799054A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011566874.5
申请日：2020-12-25
申请人： 陕西陕北矿业韩家湾煤炭有限公司 , 中国矿业大学(北京)
摘要： 本发明公开了一种基于探地雷达获取动态裂缝多期地下三维形态的方法，包括如下步骤：在裂缝所在区域表面铺设一薄膜，并保证裂缝表面被该薄膜完全覆盖；向薄膜上浇筑液体；在裂缝近地表处将探地雷达对准裂缝，沿列缝走向的垂直方向作为路径进行间隔扫描，得到当期裂缝地下形态多个剖面的电磁波数据；将液体抽出存储并撤去薄膜；对获取的当期所有电磁波数据进行数据处理，并通过目视解译的方法描绘得到当期各剖面处裂缝的轮廓；利用该裂缝的轮廓构建出裂缝当期地下形态的三维模型得到裂缝当期地下三维形态及其相关数据；不断重复上述步骤，得到裂缝发育动态变化过程中的多期地下三维形态及其相关数据。本发明可无损的获取动态裂缝的多期地下形态。
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公开(公告)号：CN112799054B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202011566874.5
申请日：2020-12-25
申请人： 陕西陕北矿业韩家湾煤炭有限公司 , 中国矿业大学(北京)
摘要： 本发明公开了一种基于探地雷达获取动态裂缝多期地下三维形态的方法，包括如下步骤：在裂缝所在区域表面铺设一薄膜，并保证裂缝表面被该薄膜完全覆盖；向薄膜上浇筑液体；在裂缝近地表处将探地雷达对准裂缝，沿列缝走向的垂直方向作为路径进行间隔扫描，得到当期裂缝地下形态多个剖面的电磁波数据；将液体抽出存储并撤去薄膜；对获取的当期所有电磁波数据进行数据处理，并通过目视解译的方法描绘得到当期各剖面处裂缝的轮廓；利用该裂缝的轮廓构建出裂缝当期地下形态的三维模型得到裂缝当期地下三维形态及其相关数据；不断重复上述步骤，得到裂缝发育动态变化过程中的多期地下三维形态及其相关数据。本发明可无损的获取动态裂缝的多期地下形态。
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公开(公告)号：CN114155378A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111373863.X
申请日：2021-11-19
申请人： 中国矿业大学(北京)
摘要： 本公开提供的采煤沉陷地裂缝自动化提取方法、装置及存储介质，包括：采集多幅无人机影像，进行影像拼接后得到地裂缝监测区域正射影像，对其进行将几何校正后转为第一灰度图像；对第一灰度图像进行不同旋转角度的高斯匹配滤波，得到地裂缝信息对相应旋转角度的高斯匹配滤波具有最大响应的第二灰度图像，记相应旋转角度为目标旋转角度；对第一灰度图像进行目标旋转角度下的高斯一阶导滤波处理，得到第三灰度图像；将第二、第三灰度图像进行线性运算，得到第四灰度图像；利用第四灰度图像进行地裂缝初提取；通过路径开运算的形态学滤波方法剔除初提取地裂缝中的噪声，实现地裂缝精提取。本公开可快速、准确的获取采煤沉陷地裂缝分布及其形态信息。
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公开(公告)号：CN114155378B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111373863.X
申请日：2021-11-19
申请人： 中国矿业大学(北京)
摘要： 本公开提供的采煤沉陷地裂缝自动化提取方法、装置及存储介质，包括：采集多幅无人机影像，进行影像拼接后得到地裂缝监测区域正射影像，对其进行将几何校正后转为第一灰度图像；对第一灰度图像进行不同旋转角度的高斯匹配滤波，得到地裂缝信息对相应旋转角度的高斯匹配滤波具有最大响应的第二灰度图像，记相应旋转角度为目标旋转角度；对第一灰度图像进行目标旋转角度下的高斯一阶导滤波处理，得到第三灰度图像；将第二、第三灰度图像进行线性运算，得到第四灰度图像；利用第四灰度图像进行地裂缝初提取；通过路径开运算的形态学滤波方法剔除初提取地裂缝中的噪声，实现地裂缝精提取。本公开可快速、准确的获取采煤沉陷地裂缝分布及其形态信息。
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公开(公告)号：CN113838078B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111037546.0
申请日：2021-09-06
申请人： 中国矿业大学(北京) , 陕西陕北矿业韩家湾煤炭有限公司
IPC分类号： G06T7/13 , G06T7/62 , G06T7/12 , G06F18/23213
摘要： 本公开提供的采煤塌陷地裂缝的识别与提取方法、装置及存储介质，包括：获取多幅含有采煤塌陷地表裂缝的矿区无人机影像数据A；对矿区无人机影像数据A进行预处理，得到矿区无人机影像数据B；计算地物统计特征；使用K‑means聚类方法并结合地物统计特征，从矿区无人机影像B中提取地裂缝，生成二值影像数据B3；对二值影像数据B3进行优化处理，得到二值影像数据C；对二值影像数据C进行击中击不中变换处理，直至二值影像数据C中地裂缝的宽度不再发生变化，得到最终的含有地裂缝的二值影像数据D；根据二值影像数据D计算地裂缝的实际面积、长度和宽度。本公开提取裂缝的精度更高且较为自动化，无需大量训练样本。
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公开(公告)号：CN113838078A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111037546.0
申请日：2021-09-06
申请人： 中国矿业大学(北京) , 陕西陕北矿业韩家湾煤炭有限公司
摘要： 本公开提供的采煤塌陷地裂缝的识别与提取方法、装置及存储介质，包括：获取多幅含有采煤塌陷地表裂缝的矿区无人机影像数据A；对矿区无人机影像数据A进行预处理，得到矿区无人机影像数据B；计算地物统计特征；使用K‑means聚类方法并结合地物统计特征，从矿区无人机影像B中提取地裂缝，生成二值影像数据B3；对二值影像数据B3进行优化处理，得到二值影像数据C；对二值影像数据C进行击中击不中变换处理，直至二值影像数据C中地裂缝的宽度不再发生变化，得到最终的含有地裂缝的二值影像数据D；根据二值影像数据D计算地裂缝的实际面积、长度和宽度。本公开提取裂缝的精度更高且较为自动化，无需大量训练样本。
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公开(公告)号：CN111626092A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010226034.8
申请日：2020-03-26
申请人： 陕西陕北矿业韩家湾煤炭有限公司 , 中国矿业大学(北京)
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的无人机影像地裂缝识别及提取方法，包括：通过无人机摄影测量获得矿区土地裂缝影像数据，将每幅影像数据切割成等像素的小幅影像数据，依据聚类分析构建不同背景信息的影像数据集，以此建立基于机器学习的土地裂缝识别模型的学习样本，采用支持向量机的机器学习算法并通过留一法交叉验证其分类准确度。提取裂缝信息时，将识别的无裂缝影像均变成全白色背景的影像数据，对识别的含裂缝影像进行裂缝提取，得到背景为白色、裂缝信息为黑色的灰度图像数据，将两类图像按照切割顺序进行拼接。本发明解决了机器学习算法在矿区地裂缝识别应用中由于矿区土地地表信息过于复杂而应用受限的问题，且实时性、精度和效率高。
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