一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法与流程

本发明属于自适应数据处理，特别涉及一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法。

背景技术：

1、露天爆破作业是矿山开采、道路修建和工程建设领域的核心工序，其警戒范围的科学、精准划定，直接关系到作业人员人身安全、周边建筑物财产安全及公共环境安全，是露天爆破作业安全管控的核心环节。

2、目前，露天爆破警戒范围的划定主要采用传统人工测量、经验估算两种方式，存在诸多突出缺陷：其一，人工测量方式依赖全站仪、水准仪设备，需作业人员现场布设测点、采集数据，不仅效率低下、劳动强度大，且露天矿山地形复杂、作业区域广阔，易受地形遮挡、恶劣天气影响，测量精度难以保障，无法满足厘米级警戒管控需求；其二，经验估算方式完全依赖作业人员的现场经验，主观能动性强，未考虑爆破药量、地质岩性、边坡坡度等核心影响因素的耦合作用，导致警戒范围划定偏差较大，要么过度扩大警戒范围，造成人力、物力资源浪费，要么警戒范围不足，留下安全隐患。

3、随着无人机航测技术的快速发展，无人机倾斜摄影能够快速获取作业区域高分辨率影像数据，结合rtk定位技术可实现高精度坐标采集，为露天爆破警戒范围的精准划定提供了技术支撑。但现有技术中，无人机航测与警戒范围划定的结合不够紧密，尚未形成“数据采集—预处理—三维建模—权重计算—警戒划定—可视化标注”的一体化流程：部分技术仅实现了无人机数据采集与三维建模，未涉及警戒范围的智能计算；部分技术虽尝试计算警戒范围，但未考虑多因素耦合影响，且未实现警戒范围与三维模型的融合可视化，导致管理人员无法直观查看警戒区域分布，难以快速开展现场管控。此外，现有技术中缺乏一套科学的核心影响因素权重计算方法，无法精准量化各因素对警戒范围的影响程度，进一步降低了警戒范围划定的准确性和适配性。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，用于解决警戒范围划定性能较差的技术问题，是将无人机倾斜摄影（多视角采集）、rtk高精度定位、厘米级实景三维建模、层次分析法（ahp）及多因素耦合计算有机结合，构建“数据采集—预处理—建模—计算—可视化”一体化技术流程，实现了从“数据获取”到“警戒划定”的全流程自动化，提高了警戒范围划定性能。

2、为了达到上述目的，本发明通过下述技术方案实现：

3、一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，包括如下步骤：

4、步骤s1.数据采集与预处理：通过无人机搭载倾斜摄影设备和rtk定位设备，对露天爆破作业区域进行航测，获取倾斜摄影影像数据和rtk像控点坐标数据，并对其进行去噪、几何校正、拼接、异常值去除与归一化预处理；

5、步骤s2.实景三维模型构建：基于预处理后的数据，采用sift特征提取与匹配、点云滤波及泊松重建算法，构建厘米级精度的露天爆破作业区域实景三维模型；

6、步骤s3.核心影响因素权重确定：筛选爆破药量、地质岩性、边坡坡度、周边建筑物距离、人员活动密度为五个核心因素，采用层次分析法确定各因素的权重；

7、步骤s4.警戒范围智能计算：获取实际爆破参数，结合步骤s3确定的权重，代入多因素耦合动态计算模型，计算警戒范围半径；

8、步骤s5.警戒范围可视化与标注：将计算得到的警戒范围半径与实景三维模型融合，生成并标注圆形警戒边界线及警戒区域。

9、可选的，在步骤s1中，倾斜摄影影像的分辨率≥0.1m，rtk定位设备的定位精度≤2cm。

10、可选的，在步骤s2中，实景三维模型的平面误差≤5cm，高程误差≤10cm。

11、可选的，在步骤s3中，层次分析法构建判断矩阵后进行一致性检验，一致性比例为cr<0.1，各因素权重之和为1。

12、进一步的，因素的默认权重为：爆破药量0.4、周边建筑物距离0.3、边坡坡度0.2、人员活动密度0.1和地质岩性0.1，并根据实际作业场景允许手动调整。

13、可选的，在步骤s4中，多因素耦合动态计算模型为：r=k1×q^(1/3)+k2×α+k3×d+k4×p+k5×l，其中，r为警戒范围半径，q为爆破药量，α为边坡坡度，d为周边建筑物距离，p为人员活动密度，l为地质岩性系数，k1～k5分别为各因素的权重。

14、进一步的，地质岩性系数l根据坚硬岩石取1.0、中等坚硬岩石取1.2、软弱岩石取1.5。

15、可选的，在步骤s5中，警戒边界线以爆破中心点为圆心、警戒范围半径为圆心的圆形边界线，采用粗线条突出显示，并在警戒区域内填充半透明标识，区分警戒区域与安全区域。

16、可选的，在步骤s5中，在警戒边界线上方能够添加可编辑的警戒提示信息。

17、可选的，方法支持多格式数据导入，影像格式包括jpg、png和tif，坐标格式包括txt、csv和xlsx。

18、本发明的有益效果：

19、1.本发明利用“无人机航测与警戒范围划定脱节”的现状，将无人机倾斜摄影（多视角采集）、rtk高精度定位、厘米级实景三维建模、层次分析法（ahp）及多因素耦合计算有机结合，构建“数据采集—预处理—建模—计算—可视化”一体化技术流程，实现了从“数据获取”到“警戒划定”的全流程自动化，解决了现有技术仅单一实现航测建模或警戒计算、无法形成闭环的缺陷。

20、2.本发明针对现有技术无法精准量化各因素对警戒范围影响的问题，创新采用层次分析法（ahp）构建判断矩阵，通过一致性检验确定爆破药量、地质岩性等5个核心因素的权重，结合多因素耦合动态计算模型，将各影响因素量化融入警戒半径计算中，打破传统经验估算的主观性，实现警戒范围的精准计算，相较于现有单一因素计算、经验估算方法，科学性和适配性大幅提升，能够适配不同地形、不同规模的露天爆破场景。

21、3.本发明将警戒范围与实景三维模型深度融合，通过清晰的警戒边界线、半透明警戒区域标注以及可编辑提示信息，实现警戒范围的直观可视化展示，解决了现有技术中警戒范围标注模糊、管理人员无法快速识别警戒区域的问题，提升了露天爆破现场管控的便捷性和安全性，这一可视化方式在露天爆破警戒领域具有独特性。

1.一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，其特征在于，在所述步骤s1中，所述倾斜摄影影像的分辨率≥0.1m，所述rtk定位设备的定位精度≤2cm。

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，其特征在于，在所述步骤s2中，所述实景三维模型的平面误差≤5cm，高程误差≤10cm。

4.根据权利要求1所述的一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，其特征在于，在所述步骤s3中，所述层次分析法构建判断矩阵后进行一致性检验，一致性比例为cr<0.1，各因素权重之和为1。

5.根据权利要求4所述的一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，其特征在于，所述因素的默认权重为：爆破药量0.4、周边建筑物距离0.3、边坡坡度0.2、人员活动密度0.1和地质岩性0.1，并根据实际作业场景允许手动调整。

6.根据权利要求1所述的一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，其特征在于，在所述步骤s4中，所述多因素耦合动态计算模型为：r=k1×q^(1/3)+k2×α+k3×d+k4×p+k5×l，其中，r为警戒范围半径，q为爆破药量，α为边坡坡度，d为周边建筑物距离，p为人员活动密度，l为地质岩性系数，k1～k5分别为各因素的权重。

7.根据权利要求6所述的一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，其特征在于，所述地质岩性系数l根据坚硬岩石取1.0、中等坚硬岩石取1.2、软弱岩石取1.5。

8.根据权利要求1所述的一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，其特征在于，在所述步骤s5中，所述警戒边界线以爆破中心点为圆心、警戒范围半径为圆心的圆形边界线，采用粗线条突出显示，并在警戒区域内填充半透明标识，区分警戒区域与安全区域。

9.根据权利要求1所述的一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，其特征在于，在所述步骤s5中，在所述警戒边界线上方能够添加可编辑的警戒提示信息。

10.根据权利要求1所述的一种基于无人机航测的露天爆破警戒范围智能划定方法，其特征在于，所述方法支持多格式数据导入，影像格式包括jpg、png和tif，坐标格式包括txt、csv和xlsx。