CN115045714A - 矿物开采预警方法、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了矿物开采预警方法、设备及计算机可读存储介质，应用于安全监测技术领域，该方法包括：获取预设监测范围内不同监测点采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据；将表面温度数据、振动数据、环境数据和图像数据输入聚类分析模型进行聚类分析，得到预设监测范围内的矿物的特征信息；获取特征信息对应的预设特征信息；将特征信息与预设特征信息进行匹配，得到特征匹配结果；在特征匹配结果不满足预设条件时，根据矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据生成预警信号，并将预警信号传输至监控终端，以供监控终端进行监控。解决了监测结果不准确导致矿物开采风险高的问题，降低矿物开采风险。
Description
技术领域
本发明涉及安全监测技术领域，尤其涉及一种矿物开采预警方法、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
矿物资源在国民经济中是十分重要的资源之一，矿物资源的开发和利用是十分重要的工作。但由于矿物开采中地质条件复杂，作业环境恶劣，导致矿物开采事故较多。为了保障矿物的安全开采，一般对开采环境进行监测，并根据监测结果进行预警。目前，开采环境的监测数据较为单一，且只有在该数据的监测值达到设定的某个固定报警值才报警，监测结果存在一定误差，导致开采过程中安全性降低。
发明内容
本申请通过提供一种矿物开采预警方法、设备及计算机可读存储介质，旨在解决开采环境的监测结果不准确导致矿物开采风险高的问题。
本申请提供了一种矿物开采预警方法，所述矿物开采预警方法，包括：
获取预设监测范围内不同监测点采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据；
将所述表面温度数据、所述振动数据、所述环境数据和所述图像数据输入聚类分析模型进行聚类分析，得到所述矿物的特征信息；
获取所述特征信息对应的预设特征信息；
将所述特征信息与所述预设特征信息进行匹配，得到特征匹配结果；
在所述特征匹配结果不满足预设条件时，根据所述矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据生成预警信号，并将所述预警信号传输至监控终端，以供所述监控终端进行监控。
可选地，所述将所述表面温度数据、所述振动数据、所述环境数据和所述图像数据输入聚类分析模型进行聚类分析，得到所述矿物的特征信息的步骤包括：
基于采集时间将所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据进行离散化处理；
确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的离散程度，并根据所述离散程度确定目标表面温度数据、目标振动数据和目标环境数据；
对所述目标表面温度数据、所述目标振动数据和所述目标环境数据分别进行特征提取，得到目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息；
根据所述目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息和所述图像数据得到所述矿物的特征信息。
可选地，所述确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的离散程度，并根据所述离散程度确定目标表面温度数据、目标振动数据和目标环境数据的步骤包括：
确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的测度指标，所述测度指标包括：极差、平均差和标准差中的至少一个；
根据所述测度指标确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的离散程度；
根据所述离散程度确定筛选条件，其中，在所述离散程度不同时，对应的筛选条件不同，且所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据对应的所述筛选条件不同；
基于对应的所述筛选条件对所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据进行筛选处理，得到所述目标表面温度数据、所述目标振动数据和所述目标环境数据。
可选地，所述根据所述目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息和所述图像数据得到所述矿物的特征信息的步骤包括：
提取所述图像数据中的图像特征信息；
融合所述目标表面温度特征信息、所述目标振动特征信息、所述目标环境特征信息和所述图像特征信息，得到所述矿物的特征信息。
可选地，所述将所述特征信息与所述预设特征信息进行匹配，得到特征匹配结果的步骤包括：
将所述目标表面温度特征信息、所述目标振动特征信息和所述目标环境特征信息分别与各自对应的预设特征信息进行匹配，得到各自对应的匹配结果；
根据匹配结果输出对应的匹配分值，其中，在匹配结果为一致时，输出第一分值，在匹配结果为不一致时，输出第二分值；
根据各自对应的匹配结果的匹配分值确定所述特征匹配结果。
可选地，所述根据各自对应的匹配结果的匹配分值的加权值确定所述特征匹配结果的步骤包括：
获取所述目标表面温度特征信息、所述目标振动特征信息和所述目标环境特征信息各自对应的特征系数，其中，所述目标表面温度特征信息对应第一特征系数，所述目标振动特征信息对应第二特征系数、所述目标环境特征信息对应第三特征系数；
确定所述目标表面温度特征信息的匹配分值与所述第一特征系数的第一乘积、所述目标振动特征信息的匹配分值与所述第二特征系数的第二乘积、及所述目标环境特征信息的匹配分值与所述第三特征系数对应的第三乘积；
根据所述第一乘积、所述第二乘积与所述第三乘积三者之间的和值确定所述特征匹配结果。
可选地，所述预设条件包括以下至少一种：
所述特征匹配结果大于或等于预设值；
所述特征匹配结果未处于预设特征匹配结果的预设范围内；
在预设时段内的各个采集时间的特征匹配结果与所述预设时段关联的预设特征匹配结果不匹配的次数达到预设次数。
可选地，所述在所述特征匹配结果不满足预设条件时，根据所述矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据生成预警信号的步骤之后，还包括：
根据所述矿物的特征信息确定所述矿物的开采工具、开采时间、开采人数以及开采方式；
根据所述开采工具、所述开采时间、所述开采人数以及所述开采方式确定对应的开采方案，以供采矿人员基于所述开采方案进行矿物开采。
此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种矿物开采预警设备，该矿物开采预警设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的矿物开采预警程序，所述矿物开采预警程序被所述处理器执行时实现上述的矿物开采预警方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，其上存储有矿物开采预警程序，所述矿物开采预警程序被处理器执行时实现上述的矿物开采预警方法的步骤。
本申请提供的一种矿物开采预警方法、设备及计算机可读存储介质的技术方案，由于采用了在获取预设监测范围内不同监测点采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据后，将上述获取的数据输入聚类分析模型进行聚类分析，进而得到矿物的特征信息，再将矿物的特征信息与预设特征信息进行匹配，在特征匹配结果不满足预设条件时，进而生成预警信号，并将预警信号发送至监控终端进行监控的技术方案。由于可以从多个维度获取开采环境的监测数据，根据获取的数据进行聚类分析以得到矿物的特征信息，再将矿物的特征信息与预设特征信息进行匹配，从而使得最终得到的监测结果更加准确，进而解决了开采环境监测结果不准确导致矿物开采风险较高的问题，降低了矿物开采风险。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的矿物开采预警设备的结构示意图；
图2为本发明矿物开采预警方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明矿物开采预警方法第一实施例步骤S120的细化流程示意图；
图4为本发明矿物开采预警方法第一实施例步骤S140的细化流程示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明，上述附图只是一个实施例图，而不是发明的全部。
具体实施方式
本申请为了解决开采环境监测结果不准确导致矿物开采风险高的问题，本申请提出了一种矿物开采预警方法，该方法采用了在获取预设监测范围内不同监测点采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据后，将上述获取的数据输入聚类分析模型进行聚类分析，进而得到矿物的特征信息，再将矿物的特征信息与预设特征信息进行匹配，在特征匹配结果不满足预设条件时，进而生成预警信号，并将预警信号发送至监控终端进行监控的技术方案。由于可以从多个维度获取开采环境的监测数据，根据获取的数据进行聚类分析以得到矿物的特征信息，再将矿物的特征信息与预设特征信息进行匹配，从而使得最终得到的监测结果更加准确，进而解决了开采环境监测结果不准确导致矿物开采风险较高的问题，降低了矿物开采风险。
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示，图1即可为矿物开采预警设备的硬件运行环境的结构示意图。
如图1所示，该矿物开采预警设备可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器（non-volatile memory），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，本申请的矿物开采预警设备还可以包括RF（Radio Frequency，射频）电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如图像采集传感器、光传感器、温度传感器、振动传感器、声音传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可用于监测开采环境的环境光线的明暗，接近传感器可用于监测开采环境中是否有物体靠近矿物。温度传感器用于采集矿物的表面温度数据。振动传感器用于监测预设监测范围内的振动数据。图像采集传感器用于采集预设监测范围内的图像数据。声音传感器用于监测开采环境中的环境噪音。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的矿物开采预警设备结构并不构成对矿物开采预警设备限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及矿物开采预警程序。其中，操作系统是管理和控制矿物开采预警设备硬件和软件资源的程序，矿物开采预警程序以及其它软件或程序的运行。
在图1所示的矿物开采预警设备中，用户接口1003主要用于连接监控终端，与监控终端进行数据通信；网络接口1004主要用于后台服务器，与后台服务器进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的矿物开采预警程序。
在本实施例中，矿物开采预警设备包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的矿物开采预警程序，其中：
处理器1001调用存储器1005中存储的矿物开采预警程序时，执行以下操作：
获取预设监测范围内不同监测点采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据；
将所述表面温度数据、所述振动数据、所述环境数据和所述图像数据输入聚类分析模型进行聚类分析，得到所述矿物的特征信息；
获取所述特征信息对应的预设特征信息；
将所述特征信息与所述预设特征信息进行匹配，得到特征匹配结果；
在所述特征匹配结果不满足预设条件时，根据所述矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据生成预警信号，并将所述预警信号传输至监控终端，以供所述监控终端进行监控。
处理器1001调用存储器1005中存储的矿物开采预警程序时，还执行以下操作：
基于采集时间将所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据进行离散化处理；
确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的离散程度，并根据所述离散程度确定目标表面温度数据、目标振动数据和目标环境数据；
对所述目标表面温度数据、所述目标振动数据和所述目标环境数据分别进行特征提取，得到目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息；
根据所述目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息和所述图像数据得到所述矿物的特征信息。
处理器1001调用存储器1005中存储的矿物开采预警程序时，还执行以下操作：
确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的测度指标，所述测度指标包括：极差、平均差和标准差中的至少一个；
根据所述测度指标确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的离散程度；
根据所述离散程度确定筛选条件，其中，在所述离散程度不同时，对应的筛选条件不同，且所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据对应的所述筛选条件不同；
基于对应的所述筛选条件对所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据进行筛选处理，得到所述目标表面温度数据、所述目标振动数据和所述目标环境数据。
处理器1001调用存储器1005中存储的矿物开采预警程序时，还执行以下操作：
提取所述图像数据中的图像特征信息；
融合所述目标表面温度特征信息、所述目标振动特征信息、所述目标环境特征信息和所述图像特征信息，得到所述矿物的特征信息。
处理器1001调用存储器1005中存储的矿物开采预警程序时，还执行以下操作：
将所述目标表面温度特征信息、所述目标振动特征信息和所述目标环境特征信息分别与各自对应的预设特征信息进行匹配，得到各自对应的匹配结果；
根据匹配结果输出对应的匹配分值，其中，在匹配结果为一致时，输出第一分值，在匹配结果为不一致时，输出第二分值；
根据各自对应的匹配结果的匹配分值确定所述特征匹配结果。
处理器1001调用存储器1005中存储的矿物开采预警程序时，还执行以下操作：
获取所述目标表面温度特征信息、所述目标振动特征信息和所述目标环境特征信息各自对应的特征系数，其中，所述目标表面温度特征信息对应第一特征系数，所述目标振动特征信息对应第二特征系数、所述目标环境特征信息对应第三特征系数；
确定所述目标表面温度特征信息的匹配分值与所述第一特征系数的第一乘积、所述目标振动特征信息的匹配分值与所述第二特征系数的第二乘积、及所述目标环境特征信息的匹配分值与所述第三特征系数对应的第三乘积；
根据所述第一乘积、所述第二乘积与所述第三乘积三者之间的和值确定所述特征匹配结果。
处理器1001调用存储器1005中存储的矿物开采预警程序时，还执行以下操作：
所述特征匹配结果大于或等于预设值；
所述特征匹配结果未处于预设特征匹配结果的预设范围内；
在预设时段内的各个采集时间的特征匹配结果与所述预设时段关联的预设特征匹配结果不匹配的次数达到预设次数。
处理器1001调用存储器1005中存储的矿物开采预警程序时，还执行以下操作：
根据所述矿物的特征信息确定所述矿物的开采工具、开采时间、开采人数以及开采方式；
根据所述开采工具、所述开采时间、所述开采人数以及所述开采方式确定对应的开采方案，以供采矿人员基于所述开采方案进行矿物开采。
以下将以实施例的方式具体介绍本申请的技术方案。
如图2所示，在本申请的第一实施例中，本申请的矿物开采预警方法，包括以下步骤：
步骤S110，获取预设监测范围内不同监测点采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据。
在本实施例中，由于矿物开采过程中地质条件复杂、作业环境恶劣，导致矿物开采过程中事故频发。而为了使得矿物的安全开采，需要实时对开采环境进行监测，并根据监测结果进行预警，以避免开采过程中给采矿人员的生命安全造成威胁。因此，本申请为了降低矿物开采风险，提出了一种矿物开采预警方法，该方法可以从不同维度采集开采环境中的监测数据，进而对监测数据进行分析得到矿物的特征信息，再将矿物的特征信息与预设特征信息进行匹配，根据特征匹配结果确定开采环境的监测结果，进而根据该监测结果确定是否进行预警，从而提高了开采环境的安全性能。
在本实施例中，该预设监测范围可根据实际情况进行设置。例如可获取开采环境的三维地图模型，基于该三维地图模型划分得到该预设监测范围。还可以是根据矿物的类型划分确定该预设监测范围，例如根据矿物的硬度、高度确定该预设监测范围。可选地，在该预设监测范围内可设置多个监测点，该监测点的数量可根据该预设监测范围的大小进行确定，且该监测点在该预设监测范围内所设置的位置可根据实际情况进行设置，使得在该预设监测范围内的监测点能采集到该预设监测范围内的监测数据。可选的，该预设监测范围内位于不同监测点的传感器的类型可根据实际情况进行设置。例如，在一应用场景下，可在矿物的表面设置温度传感器和振动传感器，通过温度传感器和振动传感器采集矿物的表面温度数据和振动数据。还可在矿物四周设置多个图像采集传感器，通过该图像采集传感器采集该矿物的图像数据或者是该预设监测范围内的图像数据，可基于该图像数据分析该矿物的纹理特征、颜色或者材质等，还可基于该图像数据分析该开采环境是否有非法人员闯入。还可在矿物的四周设置环境光传感器，用于采集矿物四周的环境光线和环境亮度。
可选地，可获取在该预设监测范围内在不同监测点时所采集的监测数据，该监测数据包括但不限于矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据。可选地，该监测数据还可以是矿物周围的温度数据。该环境数据可以为该矿物所在的开采环境的环境亮度或者环境噪音。
可选地，可获取位于预设监测范围内的矿物在不同采集时间的监测数据，进而对该监测数据进行筛选和处理，从而得到所需要的监测数据。可选地，还可求取该监测数据的平均差、方差等，从而筛选得到该监测数据。可选地，还可将不同监测点采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据传输至中间处理装置，该中间处理装置可以对上述采集到的数据进行预处理并存储，并在接收到矿物开采预警设备的数据获取请求时，再从该中间处理装置中获取对应的数据进行特征分析。
可选地，还可实时获取或者定时获取预设监测范围内不同监测点采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据。还可在某一预设时间段内获取上述数据，在其他时间段内控制部分传感器处于休眠状态，以节约能量。
步骤S120，将所述表面温度数据、所述振动数据、所述环境数据和所述图像数据输入聚类分析模型进行聚类分析，得到所述矿物的特征信息。
在本实施例中，在得到矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据之后，可将获取的监测数据输入聚类分析模型中进行聚类分析，从而得到矿物的特征信息。可选地，不同采集时间采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据分别对应一个集合。可将不同采集时间的集合输入该聚类分析模型进行聚类分析，该聚类分析模型可以将不同采集时间的集合中的数据进行分组，每一组分别代表一个簇，进而对每一个簇中的数据进行特征提取，从而得到矿物的特征信息。其中，不同簇中的矿物的特征信息不同。
可选地，参照图3，将矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据和图像数据输入聚类分析模型进行聚类分析，得到矿物的特征信息具体包括以下步骤：
步骤S121，基于采集时间将所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据进行离散化处理。
在本实施例中，由于采集的监测数据中可能存在一些冗余数据和一些无效数据与实际的监测数据存在偏差。因此，需要对采集的数据进行离散化处理，从而得到满足要求的监测数据。可选地，可将不同采集时间采集的监测数据进行离散化处理，从而得到各个监测数据的分布情况，进而根据该分布情况确定所需要的目标数据。其中，离散化处理是将无限空间中有限的个体映射到有限的空间中，即将监测数据根据采集时间映射到坐标系中，进而确定各个监测数据的分布情况。可选地，可分别将矿物的表面温度数据、振动数据和环境数据分别映射到不同的坐标系中；也可以将矿物的表面温度数据、振动数据和环境数据进行融合后映射在同一个坐标系中。
步骤S122，确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的离散程度，并根据所述离散程度确定目标表面温度数据、目标振动数据和目标环境数据。
在本实施例中，所述离散程度是指通过随机地观测变量各个取值之间的差异程度，该离散程度是用来衡量风险大小的指标。通过将矿物的表面温度数据、振动数据和环境数据进行离散化处理之后，分别确定离散化处理后的矿物的表面温度数据之间的离散程度，离散化处理后的振动数据之间的离散程度，离散化处理后的环境数据之间的离散程度。在确定各个监测数据之间的离散程度之后，可以基于离散化处理后的矿物的表面温度数据之间的离散程度确定目标表面温度数据，可基于离散化处理后的振动数据之间的离散程度确定目标振动数据和可基于离散化处理后的环境数据之间的离散程度确定目标环境数据。
可选地，可确定离散化处理后的各个监测数据各自对应的测度指标，根据该测度指标确定离散化处理后的各个监测数据各自对应的离散程度，进而根据该离散程度确定筛选条件，最后基于该筛选条件对监测数据进行筛选处理，从而得到目标监测数据。可选地，可确定离散化处理后的矿物的表面温度数据对应的测度指标，根据该测度指标确定离散化处理后的矿物的表面温度数据对应的离散程度，进而根据该离散程度确定筛选条件，最后基于该筛选条件对矿物的表面温度数据进行筛选处理，从而得到目标表面温度数据。可选地，可确定离散化处理后的振动数据对应的测度指标，根据该测度指标确定离散化处理后的振动数据对应的离散程度，进而根据该离散程度确定筛选条件，最后基于该筛选条件对振动数据进行筛选处理，从而得到目标振动数据。可选地，可确定离散化处理后的环境数据对应的测度指标，根据该测度指标确定离散化处理后的环境数据对应的离散程度，进而根据该离散程度确定筛选条件，最后基于该筛选条件对预设监测范围内的环境数据进行筛选处理，从而得到目标环境数据。
可选地，该测度指标包括极差、平均差和标准差中的至少一个，该测度指标用于表征监测数据之间的离散程度。其中，极差又称全距，是表面温度数据的最大值与最小值之间的离差，也就是表面温度数据的最大观测值与最小观测值之间的区间跨度。平均差是总体各单位标志对其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。它综合反映了总体各单位标志值的变动程度。平均差越大，则表示标志变动度越大，反之则表示标志变动度越小。标准差是随机变量各个取值偏差平方的平均数的算术平方根，是最常用的反映随机变量分布离散程度的指标。标准差既可以根据样本数据计算，也可以根据监测数据的理论分布计算，分别称为样本标准差和总体标准差。标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
可选地，还可确定离散化处理后的矿物的表面温度数据对应的极差、平均差和标准差，根据该极差、平均差和标准差确定离散化处理后的矿物的表面温度数据对应的离散程度。还可确定离散化处理后的矿物的表面温度数据对应的极差，根据该极差确定离散化处理后的矿物的表面温度数据对应的离散程度等等。
可选地，该筛选条件可根据该离散程度进行确定，在离散程度不同时，对应的筛选条件不同。可选地，表面温度数据、振动数据和环境数据对应的筛选条件也不同。在离散程度较大时，确定的筛选条件可以是将数据值大于预设值的数据筛除，在离散程度较小时，确定的筛选条件可以是将在预设范围之外的数据筛除。
步骤S123，对所述目标表面温度数据、所述目标振动数据和所述目标环境数据分别进行特征提取，得到目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息。
在本实施例中，在得到目标监测数据之后，可对目标监测数据进行特征提取，从而得到目标监测特征数据。可选地，在得到目标表面温度数据之后，可对该目标表面温度数据进行特征提取，从而得到目标表面温度特征信息。例如，可将该目标表面温度数据基于采集时间在坐标系上进行拟合，进而在该坐标系上显示拟合后的温度曲线，该温度曲线用于表征该矿物的表面温度的走势，或者是基于该温度曲线获取该矿物在预设时间段内的温度走势，若该温度走势在该预设时间段内的波动幅度较大时，表示该开采环境可能存在风险。
可选地，在得到目标振动数据之后，可对该目标振动数据进行特征提取，从而得到目标振动特征信息。例如，可将该目标振动数据基于采集时间在坐标系上进行拟合，进而在该坐标系上显示拟合后的振动曲线，该振动曲线用于表征该矿物的振动走势，可基于该振动曲线获取该矿物在预设时间段内的振动走势。若该振动走势在该预设时间段内的振动幅度较大时，表示该开采环境可能存在风险。
可选地，在得到目标环境数据之后。其中，该环境数据可以为环境噪音，可以将预设时间段采集的环境噪音拟合成曲线后，基于拟合的曲线确定该预设监测范围内的声音变化情况。在一应用场景下，通过该声音变化情况可以确定夜晚在该预设监测范围内是否有采矿人员进行非法采矿。
可选地，还可以在同一个坐标系上拟合该目标表面温度数据、目标振动数据和目标环境数据，并监测在同一时刻下，目标表面温度数据、目标振动数据和目标环境数据之间的变化情况，进而确定各自对应的特征。
步骤S124，根据所述目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息和所述图像数据得到所述矿物的特征信息。
可选地，在通过上述方式确定矿物的目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息之后，可将上述确定的特征信息与图像数据进行数据融合，从而得到矿物的特征信息。可选地，可提取图像数据中的图像特征信息，将图像特征信息、目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息进行融合，从而得到矿物的特征信息。
可选地，在获取图像数据之后，对该图像数据进行分割，得到多个子图像，获取该子图像内所能识别到的监测点，获取该监测点采集的监测数据，将采集到的监测数据进行离散化处理后得到目标监测数据，根据该目标监测数据得到目标监测数据特征信息，将该目标监测数据特征信息与该子图像的图像特征信息进行融合，从而得到该矿物在该子图像时对应的特征信息。例如，在该子图像内所能识别到的监测点为矿物的表面温度的监测点以及环境数据的监测点时，可根据该矿物的表面温度确定目标表面温度特征信息，以及根据该环境数据确定目标环境特征信息，将该目标表面温度特征信息、该目标环境特征信息以及该子图像的图像特征信息进行融合，从而得到该矿物在该子图像时对应的特征信息。通过上述方式获取矿物在各个子图像时对应的特征信息，进而将矿物在各个子图像时对应的特征信息进行再次融合，从而得到在该预设监测范围内的矿物的特征信息。
可选地，在预设监测范围内存在多个图像采集传感器时，还可以将同一时刻不同图像采集传感器采集的图像数据分别进行分割，进而根据各个图像采集传感器采集的图像数据确定的矿物的特征信息进行融合，从而得到更加准确和全面的矿物的特征信息。
本申请通过上述技术方案，由于从多个维度采集数据，并对采集的数据进行离散化处理，分析离散化处理的数据，从而得到各个维度的数据的特征，进而根据各个维度的数据的特征确定矿物的特征信息，从而使得矿物的特征信息更加精确，提高后续的监测结果更加准确。
步骤S130，获取所述特征信息对应的预设特征信息。
在本实施例中，在得到矿物的特征信息之后，可获取该特征信息对应的预设特征信息。其中，该特征信息可以是目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息、图像特征信息。该特征信息还可以是目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息、图像特征信息融合后的矿物的特征信息。可选地，每个特征信息均存在对应的预设特征信息，且每个特征信息与其对应的预设特征信息存在关联关系，该关联关系存储在数据库中。可选地，该预设特征信息可根据实际情况进行确定，为预先标定的数据。可确定特征信息之后，即可数据库中获取该特征信息对应的预设特征信息。
步骤S140，将所述特征信息与所述预设特征信息进行匹配，得到特征匹配结果。
在本实施例中，可将目标表面温度特征信息与预设表面温度特征进行比对，进行比对主要是比对目标表面温度特征信息与预设表面温度特征是否一致，在一致时，输出一致时对应的特征匹配结果，在不一致时，输入不一致时对应的特征匹配结果。其中，该特征匹配结果可以是分值。可选地，还可将目标振动特征信息与预设振动特征进行比对，从而确定特征匹配结果。可选地，还可以将目标环境特征信息与预设环境特征进行比对，从而确定特征匹配结果。可选地，还可以将图像特征信息与预设图像特征进行比对，从而确定特征匹配结果。可选地，还可以是将目标表面温度特征信息、目标振动特征信息、目标环境特征信息和图像特征信息融合后的矿物的特征信息与预设的矿物的特征信息进行匹配，从而得到特征匹配结果。
可选地，参照图4，将特征信息与预设特征信息进行匹配，得到特征匹配结果具体包括以下步骤：
步骤S141，将所述目标表面温度特征信息、所述目标振动特征信息和所述目标环境特征信息分别与各自对应的预设特征信息进行匹配，得到各自对应的匹配结果。
步骤S142，根据匹配结果输出对应的匹配分值，其中，在匹配结果为一致时，输出第一分值，在匹配结果为不一致时，输出第二分值；
步骤S143，根据各自对应的匹配结果的匹配分值确定所述特征匹配结果。
在本实施例中，可将目标表面温度特征信息与预设表面温度特征进行匹配，得到该目标表面温度特征信息对应的匹配结果。可将目标振动特征信息与预设振动特征进行匹配，得到该目标振动特征信息对应的匹配结果。可将目标环境特征信息与预设环境特征进行匹配，得到该目标环境特征信息对应的匹配结果。其中，上述的匹配结果分为两种情况，即为“一致”和“不一致”。
可选地，在确定各个特征信息对应的匹配结果之后，进而根据该匹配结果确定对应的匹配分值。其中，在该匹配结果为一致时，输出第一分值，在匹配结果为不一致时，输出第二分值。其中，该第一分值和该第二分值可根据实际情况进行设置，例如本申请将第一分值设置为1，第二分值设置为0。
可选地，在确定各个特征信息对应的匹配分值之后，进而可根据各个特征信息对应的匹配分值确定特征匹配结果。可选地，可获取目标表面温度特征信息对应的第一特征系数、目标振动特征信息对应的第二特征系数、目标环境特征信息对应的第三特征系数。其中，上述的第一特征系数、第二特征系数和第三特征系数可根据实际情况进行预设标定，且上述各个系数可根据环境的变化进行自适应更新。确定目标表面温度特征信息的匹配分值与所述第一特征系数的第一乘积、目标振动特征信息的匹配分值与第二特征系数的第二乘积、及目标环境特征信息的匹配分值与第三特征系数对应的第三乘积；根据第一乘积、第二乘积与第三乘积三者之间的和值确定该特征匹配结果。
例如，假设目标表面温度特征信息对应的匹配分值为1，目标振动特征信息对应的匹配分值为1，目标环境特征信息对应的匹配分值为0，第一特征系数为0.2，第二特征系数为0.4，第三特征系数为0.4，则确定的特征匹配结果为：0.2*1+0.4*1+0.4*0=0.6。
步骤S150，在所述特征匹配结果不满足预设条件时，根据所述矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据生成预警信号，并将所述预警信号传输至监控终端，以供所述监控终端进行监控。
在本实施例中，在确定特征匹配结果之后，判断该特征匹配结果是否位于预设条件内。该预设条件可以是特征匹配结果大于或等于预设值；该预设条件还可以是特征匹配结果未处于预设特征匹配结果的预设范围内；该预设条件还可以是在预设时段内的各个采集时间的特征匹配结果与预设时段关联的预设特征匹配结果不匹配的次数达到预设次数。其中，上述的预设值、预设范围以及预设次数可根据实际情况进行预设。
可选地，在特征匹配结果大于或等于预设值时，根据矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据生成预警信号。在特征匹配结果未处于预设特征匹配结果的预设范围内时，根据矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据生成预警信号。在预设时段内的各个采集时间的特征匹配结果与预设时段关联的预设特征匹配结果不匹配的次数达到预设次数时，根据矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据生成预警信号。例如，在该预设次数为3时，在预设时段内的各个采集时间的特征匹配结果与该预设时段关联的预设特征匹配结果不匹配的次数达到3次时，则生成预警信号。可选地，该预警信号可以是用于提示该开采环境可能存在开采崩塌危险、非法开采人员的误闯等危险。
可选地，在生成预警信号之后，可将该预警信号发送至监控终端，可在该监控终端显示该预警信号并进行监控，还可以是基于该预警信号确定对应的预警方案，提高该开采环境的安全。可选地，该监控终端可以是手机或者电脑等终端设备，该监控终端与本申请的矿物开采预警设备通信连接，以实时监控该开采环境。
可选地，在特征匹配结果满足预设条件时，则继续获取预设监测范围内不同监测点采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据。
可选地，在生成预警信号之后，还可以根据矿物的特征信息确定矿物的开采工具、开采时间、开采人数以及开采方式，进而根据该开采工具、开采时间、开采人数以及开采方式确定对应给的开采方案，使得采矿人员进行更好的矿物的开采。例如，在确定的矿物的特征信息为矿物的裂痕较为严重时，开采工具可以是挖掘机、开采人数无需很多、开采方式可以是采矿人员开着挖掘机进行开采，以及在白天进行开采。通过上述方式不仅提高了安全的矿物开采，而且提高开采效率。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了在获取预设监测范围内不同监测点采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据后，将上述获取的数据输入聚类分析模型进行聚类分析，进而得到矿物的特征信息，再将矿物的特征信息与预设特征信息进行匹配，在特征匹配结果不满足预设条件时，进而生成预警信号，并将预警信号发送至监控终端进行监控的技术方案，由于可以从多个维度获取开采环境的监测数据，根据获取的监测数据进行聚类分析以得到矿物的特征信息，再将矿物的特征信息与预设特征信息进行匹配，从而使得最终得到的监测结果更加准确，进而解决了开采环境监测结果不准确导致矿物开采风险较高的问题，降低了矿物开采风险。
本发明实施例提供了矿物开采预警方法的实施例，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有矿物开采预警程序，所述矿物开采预警程序被处理器执行时实现如上所述的矿物开采预警方法的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
由于本申请实施例提供的存储介质，为实施本申请实施例的方法所采用的存储介质，故而基于本申请实施例所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该存储介质的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本申请实施例的方法所采用的存储介质都属于本申请所欲保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种矿物开采预警方法，其特征在于，所述矿物开采预警方法包括：
获取预设监测范围内不同监测点采集的矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据；
将所述表面温度数据、所述振动数据、所述环境数据和所述图像数据输入聚类分析模型进行聚类分析，得到所述矿物的特征信息；
获取所述特征信息对应的预设特征信息；
将所述特征信息与所述预设特征信息进行匹配，得到特征匹配结果；
在所述特征匹配结果不满足预设条件时，根据所述矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据生成预警信号，并将所述预警信号传输至监控终端，以供所述监控终端进行监控。
2.如权利要求1所述的矿物开采预警方法，其特征在于，所述将所述表面温度数据、所述振动数据、所述环境数据和所述图像数据输入聚类分析模型进行聚类分析，得到所述矿物的特征信息的步骤包括：
基于采集时间将所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据进行离散化处理；
确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的离散程度，并根据所述离散程度确定目标表面温度数据、目标振动数据和目标环境数据；
对所述目标表面温度数据、所述目标振动数据和所述目标环境数据分别进行特征提取，得到目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息；
根据所述目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息和所述图像数据得到所述矿物的特征信息。
3.如权利要求2所述的矿物开采预警方法，其特征在于，所述确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的离散程度，并根据所述离散程度确定目标表面温度数据、目标振动数据和目标环境数据的步骤包括：
确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的测度指标，所述测度指标包括：极差、平均差和标准差中的至少一个；
根据所述测度指标确定离散化处理后的所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据各自对应的离散程度；
根据所述离散程度确定筛选条件，其中，在所述离散程度不同时，对应的筛选条件不同，且所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据对应的所述筛选条件不同；
基于对应的所述筛选条件对所述表面温度数据、所述振动数据和所述环境数据进行筛选处理，得到所述目标表面温度数据、所述目标振动数据和所述目标环境数据。
4.如权利要求2所述的矿物开采预警方法，其特征在于，所述根据所述目标表面温度特征信息、目标振动特征信息和目标环境特征信息和所述图像数据得到所述矿物的特征信息的步骤包括：
提取所述图像数据中的图像特征信息；
融合所述目标表面温度特征信息、所述目标振动特征信息、所述目标环境特征信息和所述图像特征信息，得到所述矿物的特征信息。
5.如权利要求2所述的矿物开采预警方法，其特征在于，所述将所述特征信息与所述预设特征信息进行匹配，得到特征匹配结果的步骤包括：
将所述目标表面温度特征信息、所述目标振动特征信息和所述目标环境特征信息分别与各自对应的预设特征信息进行匹配，得到各自对应的匹配结果；
根据匹配结果输出对应的匹配分值，其中，在匹配结果为一致时，输出第一分值，在匹配结果为不一致时，输出第二分值；
根据各自对应的匹配结果的匹配分值确定所述特征匹配结果。
6.如权利要求5所述的矿物开采预警方法，其特征在于，所述根据各自对应的匹配结果的匹配分值的加权值确定所述特征匹配结果的步骤包括：
获取所述目标表面温度特征信息、所述目标振动特征信息和所述目标环境特征信息各自对应的特征系数，其中，所述目标表面温度特征信息对应第一特征系数，所述目标振动特征信息对应第二特征系数、所述目标环境特征信息对应第三特征系数；
确定所述目标表面温度特征信息的匹配分值与所述第一特征系数的第一乘积、所述目标振动特征信息的匹配分值与所述第二特征系数的第二乘积、及所述目标环境特征信息的匹配分值与所述第三特征系数对应的第三乘积；
根据所述第一乘积、所述第二乘积与所述第三乘积三者之间的和值确定所述特征匹配结果。
7.如权利要求1所述的矿物开采预警方法，其特征在于，所述预设条件包括以下至少一种：
所述特征匹配结果大于或等于预设值；
所述特征匹配结果未处于预设特征匹配结果的预设范围内；
在预设时段内的各个采集时间的特征匹配结果与所述预设时段关联的预设特征匹配结果不匹配的次数达到预设次数。
8.如权利要求1所述的矿物开采预警方法，其特征在于，所述在所述特征匹配结果不满足预设条件时，根据所述矿物的表面温度数据、振动数据、环境数据以及图像数据生成预警信号的步骤之后，还包括：
根据所述矿物的特征信息确定所述矿物的开采工具、开采时间、开采人数以及开采方式；
根据所述开采工具、所述开采时间、所述开采人数以及所述开采方式确定对应的开采方案，以供采矿人员基于所述开采方案进行矿物开采。
9.一种矿物开采预警设备，其特征在于，所述矿物开采预警设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的矿物开采预警程序，所述矿物开采预警程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的矿物开采预警方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储有矿物开采预警程序，所述矿物开采预警程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的矿物开采预警方法的步骤。
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