基于无人机点云数据的垃圾填埋场安全支墙健康评估方法的研究
Yachun Mao1, Xin Zhang1, Wang Cao1
1School of Resources & Civil Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China.
这项研究引入了一种新的方法,用于评估安全支墙的健康状况,使用无人机 (UAV) 点云数据. 这种方法可以快速进行无人检查,以防止采矿操作中的潜在危险.
科学领域:
- 地质技术工程 地质技术工程
- 采矿工程 采矿工程 采矿工程
- 地理空间分析的研究.
背景情况:
- 安全防护墙是采矿操作中的关键基础设施,以防止涉及车辆和人员的事故.
- 降水,车辆撞击和岩石落造成的损坏损害了墙壁的完整性,造成了重大安全风险.
研究的目的:
- 通过无人机点云数据,提出和验证安全防护墙的健康评估方法.
- 为了使矿山环境中的防护墙能够使用危险预警系统.
主要方法:
- 获取无人机点云数据从吉达山铁矿垃圾填埋场.
- 使用高度梯度过和范围约束算法提取平台,斜率和支墙点云数据.
- 表面重建以创建网状模型,然后进行同度分析以提取特征并与标准参数进行比较.
主要成果:
- 成功建造安全支墙的网状模型.
- 为健康评估提取横截面特征信息.
- 展示了一种用于快速无人检查支墙的方法.
结论:
- 拟议的无人机点云数据分析方法为安全支墙健康评估提供了有效的手段.
- 这种创新方法通过在采矿操作中主动识别和警告危险,提高了安全性.
- 无人机和快速检查能力确保全面覆盖,并提高人员和设备的安全性.
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