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基于DeeplabV3+网络和注意力机制的矿区地表隐患识别——以塔山煤矿30507工作面为例
1
作者
范森山
宫明
+3 位作者
刘军宏
郝建新
石武
孙鹏云
《科技和产业》
2024年第17期278-286,共9页
为解决矿区地表隐患监测问题,以塔山煤矿30507工作面为背景,提出一种快速监测和识别矿区地表隐患的方法。利用无人机搭载传感器和倾斜摄影测量技术,构建矿区地表三维实景模型,生成正射影像和空间点云。提出基于DeeplabV3+网络和注意力...
为解决矿区地表隐患监测问题,以塔山煤矿30507工作面为背景,提出一种快速监测和识别矿区地表隐患的方法。利用无人机搭载传感器和倾斜摄影测量技术,构建矿区地表三维实景模型,生成正射影像和空间点云。提出基于DeeplabV3+网络和注意力机制的裂隙识别方法,改进效果优于当前主流网络。提出基于三维空间点云的沉陷分析法,用密度噪声空间聚类算法去噪,通过基于KD Tree的K近邻算法和基于Delaunay三角网的点云表面重建技术进行沉陷分析,实现矿区地表数据监测。
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关键词
倾斜摄影测量
人工
智能
技术
矿区三维空间点云
地表裂隙识别
沉陷智能分析
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题名
基于DeeplabV3+网络和注意力机制的矿区地表隐患识别——以塔山煤矿30507工作面为例
1
作者
范森山
宫明
刘军宏
郝建新
石武
孙鹏云
机构
中煤大同能源有限责任公司塔山煤矿
出处
《科技和产业》
2024年第17期278-286,共9页
文摘
为解决矿区地表隐患监测问题,以塔山煤矿30507工作面为背景,提出一种快速监测和识别矿区地表隐患的方法。利用无人机搭载传感器和倾斜摄影测量技术,构建矿区地表三维实景模型,生成正射影像和空间点云。提出基于DeeplabV3+网络和注意力机制的裂隙识别方法,改进效果优于当前主流网络。提出基于三维空间点云的沉陷分析法,用密度噪声空间聚类算法去噪,通过基于KD Tree的K近邻算法和基于Delaunay三角网的点云表面重建技术进行沉陷分析,实现矿区地表数据监测。
关键词
倾斜摄影测量
人工
智能
技术
矿区三维空间点云
地表裂隙识别
沉陷智能分析
Keywords
inclined photogrammetry
artificial intelligence techniques
3D spatial point cloud of mining area
identification of surface fissures
intelligent analysis of subsidence
分类号
F832.6 [经济管理—金融学]
F752.6 [经济管理—国际贸易]
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1
基于DeeplabV3+网络和注意力机制的矿区地表隐患识别——以塔山煤矿30507工作面为例
范森山
宫明
刘军宏
郝建新
石武
孙鹏云
《科技和产业》
2024
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