Identificación automática y análisis de características de grietas superficiales inducidas por la minería utilizando...

Área de la Ciencia:

• Geociencias
• Visión por Computadora
• Teledetección

Sus antecedentes:

• Las grietas superficiales inducidas por la minería son indicadores clave de la deformación del terreno y los riesgos de seguridad.
• La detección automatizada de grietas es un desafío debido a la geometría fina y el ruido de fondo.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método automatizado de alta precisión para detectar y analizar grietas superficiales inducidas por la minería.
• Mejorar la comprensión de la morfología y la distribución espacial de las grietas para mejorar la seguridad minera.

Principales métodos:

• Un modelo DRA-UNet mejorado que incorpora aprendizaje residual, mecanismo de doble atención (DAM) y agrupación de pirámides espaciales atrous (ASPP).
• Integración de la segmentación de grietas con extracción de esqueletos y caracterización geométrica cuantitativa.
• Validación en un conjunto de datos de drones de área minera y el conjunto de datos Crack500.

Principales resultados:

• El modelo DRA-UNet logró un alto rendimiento (F1=71,60%, MIoU=70,00%) en el conjunto de datos de minería y demostró una fuerte generalización (F1=85,32%, MIoU=83,69%) en Crack500.
• Los estudios de ablación confirmaron la efectividad de los componentes individuales del modelo.
• El análisis geométrico reveló las características de las grietas y los patrones espaciales cerca de los frentes de trabajo.

Conclusiones:

• El marco propuesto ofrece una solución robusta y totalmente automatizada para la detección de grietas inducidas por la minería y el análisis morfológico.
• Los hallazgos contribuyen a la mejora de la evaluación de la estabilidad del terreno y la gestión de la seguridad minera.