一种模拟尾矿泥流流动的试验装置的控制方法

    公开(公告)号:CN116907791A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310701576.X

    申请日:2023-06-14

    IPC分类号: G01M10/00

    摘要: 本发明涉及一般的图像数据处理或产生领域,具体涉及一种模拟尾矿泥流流动的试验装置的控制方法,通过图像传感器收集实验泥流数据估计泥流流动性质。包括透明水槽、电机、支撑架、图像传感器、激光发生器和导光件;所述激光发生器固定在支撑架上,激光发生器通过导光件照射到透明水槽上,导光件使激光发生器产生的一条激光束转化为多条激光束照射到透明水槽上;导光件固定在支撑架上;图像传感器固定在支撑架上,图像传感器通过同步器将数据传输至控制后端;图像传感器位于透明水槽的一侧,图像传感器用于观察透明水槽中尾矿溶液和示踪粒子的实时状态。本发明节约了成本,提高了工作效率并且操作简单。

    基于无人机遥感与多相SPH算法的尾矿库放矿布置方法

    公开(公告)号:CN115719012B

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202310016533.8

    申请日:2023-01-06

    IPC分类号: G06F30/20 G06F111/10

    摘要: 本发明公开了基于无人机遥感与多相SPH算法的尾矿库放矿布置方法,属于摄影测量学或视频测量学技术领域,用于尾矿库的放矿优化,包括采集选矿厂输送来的尾矿矿浆样品,构建冲击侵蚀模型,在尾矿库现场开展无人机遥感外业测量,进行尾矿库表面微地形的模型建立;调整尾矿库放矿布置参数,分别建立不同放矿布置方案下的SPH模拟初始条件;运算求解进行SPH模拟,得到尾砂排放后在库区表面随时间推移的变化过程,包括携带原有尾砂颗粒运动变化过程,可观测相应时间段尾砂的分布状况,并与红外热成像相机拍摄得到的矿浆运移流动路径做对比验证;重复调整尾矿库放矿位置与间距放矿布置参数,直至得到最佳的放矿模拟效果。

    基于无人机遥感与特征识别匹配的地表水平位移计算方法

    公开(公告)号:CN117132913B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311394544.6

    申请日:2023-10-26

    摘要: 降低了观测成本,提高了观测效率,弥补了当前本发明公开基于无人机遥感与特征识别匹 无人机遥感技术在矿区地表水平移动应用中的配的地表水平位移计算方法,属于距离测量和电 技术空白;自动化程度高、操作简单、人工作业强数字处理技术领域,用于地表水平位移计算,包 度高,能够保证地表移动的有力观测,提升矿山括选取研究区域并生成DOM,使用尺度不变特征 智能化水准。转换算法识别DOM影像中的特征点,使用K近邻算法筛选并匹配特征点;提取每对特征点的像素坐(56)对比文件雷冬等.基于机器视觉方法的高铁桥梁监测技术研究.铁道工程学报.2023,(第3期),45-49.史运喜等.一种免人工标靶的矿区地表水平位移提取方法.测绘科学.2023,第48卷(第7期),摘要,第2节.史运喜等.一种免人工标靶的矿区地表水平位移提取方法.测绘科学.2023,第48卷(第7期),摘要,第2节.

    基于UAV与深度学习的尾矿干滩指标识别方法

    公开(公告)号:CN116310915B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310572049.3

    申请日:2023-05-22

    摘要: 本发明公开基于UAV与深度学习的尾矿干滩指标识别方法,属于数字图像处理技术领域,用于尾矿干滩指标识别,包括进行研究区域圈定,并规划无人机航线,在无人机上搭载传感器,并设置飞行参数,控制无人机执行飞行任务并获取图像数据;将图像数据和测量控制点位置信息同时输入到摄影测量后处理软件,生成正射影像和数字表面模型;将图像数据转换数据类型格式,结合深度学习网络搭建训练模型,将训练模型、正射影像和数字表面模型输入到水位线和滩顶线判断模型,得到干滩长度坡度。本发明利用神经网络识别干滩长度坡度,自动化程度高,操作简捷方便,降低巡检人员的安全风险和劳动强度,为矿山企业实现减人化提供助力。

    基于UAV与深度学习的尾矿干滩指标识别方法

    公开(公告)号:CN116310915A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310572049.3

    申请日:2023-05-22

    摘要: 本发明公开基于UAV与深度学习的尾矿干滩指标识别方法,属于数字图像处理技术领域,用于尾矿干滩指标识别,包括进行研究区域圈定,并规划无人机航线,在无人机上搭载传感器,并设置飞行参数,控制无人机执行飞行任务并获取图像数据;将图像数据和测量控制点位置信息同时输入到摄影测量后处理软件,生成正射影像和数字表面模型;将图像数据转换数据类型格式,结合深度学习网络搭建训练模型,将训练模型、正射影像和数字表面模型输入到水位线和滩顶线判断模型,得到干滩长度坡度。本发明利用神经网络识别干滩长度坡度,自动化程度高,操作简捷方便,降低巡检人员的安全风险和劳动强度,为矿山企业实现减人化提供助力。

    基于无人机遥感与多相SPH算法的尾矿库放矿布置方法

    公开(公告)号:CN115719012A

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202310016533.8

    申请日:2023-01-06

    IPC分类号: G06F30/20 G06F111/10

    摘要: 本发明公开了基于无人机遥感与多相SPH算法的尾矿库放矿布置方法,属于摄影测量学或视频测量学技术领域,用于尾矿库的放矿优化,包括采集选矿厂输送来的尾矿矿浆样品,构建冲击侵蚀模型,在尾矿库现场开展无人机遥感外业测量,进行尾矿库表面微地形的模型建立;调整尾矿库放矿布置参数,分别建立不同放矿布置方案下的SPH模拟初始条件;运算求解进行SPH模拟,得到尾砂排放后在库区表面随时间推移的变化过程,包括携带原有尾砂颗粒运动变化过程,可观测相应时间段尾砂的分布状况,并与红外热成像相机拍摄得到的矿浆运移流动路径做对比验证;重复调整尾矿库放矿位置与间距放矿布置参数,直至得到最佳的放矿模拟效果。