CN115907274A - 基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法，包括：获取矿山巷道三维点云数据；获取矿山的矿区范围或采空区范围拐点坐标和开采深度信息；对巷道点云数据取样和去噪处理；以矿区范围和采空区及其他矿区不包括范围构建矿山开采立体空间范围；遍历获取巷道点云数据中点的三维坐标信息；提取超过开采深度的巷道点云为高程越界开采巷道点云数据；对矿山立体空间范围分层；对点与分层获得同高度的平面图形进行分析，基于射线法判断平面图形与点的空间内外关系，将高程和平面越界巷道点云数据输出，提示矿山越界开采。本发明可有效发现越界开采行为，提前预警，避免矿山灾害的发生，为矿山的安全生产带来不可估量的经济效益。
Description
技术领域
本发明涉及一种矿山越界开采监测方法，属于矿山开采监测监管领域。
背景技术
一直以来，我国的矿山资源开采95%以上属于地下开采。由于其地下位置不易发现、分布面较广，矿山管理部门只能采取定期和不定期的逐企、逐矿的“地毯式”检查和监督方法，主要采取以材料检查为主的日常监督检查和抽查方式，针对发现的问题和工作需要等情况，下井检查，最终形成检查报告。相关材料的数据来源主要采用控制测量的方式监管矿山开采生产过程，控制测量按监测区域不同分为地面控制测量和采场控制测量。地面控制测量主要通过平面测量控制网的布设、高程测量控制网的布设以及导线的布设及施测的方式实现，采场控制测量主要包括矿井井口点的标定、定向巷道测量以及开采工作面测量，主要采用传统的全站仪或经纬仪和 GPS 相结合的实地测量，在地下巷道生产环境无法满足仪器施测时，也采用罗盘仪或测角仪获取矿区开采现状地测信息和开采工作面坐标信息，然后经过地上数据处理后，分析矿山开采现状情况，判断是否存在越界开采等非法开采行为。对越界开采等非法开采行为发现不及时，且浪费较多的人力、时间成本，无法有效满足严峻的矿山安全生产监管形势。
为了节约费用、节省人力、增加效益，需要将现代化的测量新技术应用到矿山开采监管中，有效提高监管效率，降低监测难度，寻求一套行之有效的矿山越界开采监测监管方法。
发明内容
基于上述技术问题，本发明提供一种基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法。
本发明所采用的技术解决方案是：
一种基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过利用三维点云数据采集设备对矿山地下巷道内部进行扫描测量，获取矿山三维巷道点云数据；
步骤S2：通过矿山登记管理部门颁发的采矿许可证获取矿山矿区范围拐点坐标和开采深度及其他数据信息，并根据矿山开采现状获取采空区及其他矿区不包括范围；
步骤S3：根据步骤S1获取的巷道点云数据进行预处理；通过对其进行取样处理，以减少点云数据中的点数据量和密度，然后进行去噪处理，去除点云数据中离散、孤立点数据；
步骤S4：根据步骤S2获取的矿山矿区范围拐点坐标和开采深度数据和采空区及其他矿区不包括范围构建以拐点坐标为平面范围，以开采深度为垂直范围的矿山开采立体空间范围；
步骤S5：根据步骤S3预处理后的巷道点云数据，遍历获取点云数据中每一个点的三维坐标信息，包括平面数据和高程信息；
步骤S6：根据步骤S5获取的巷道点云数据中的点高程信息，将其与立体空间范围的开采深度高程进行数值大小比较，将超出高程的点判断为超出开采深度的越界点，并提取高程越界点云；
步骤S7：根据步骤S4和S5获取的矿山立体空间范围和巷道点云数据点的高程信息，基于平面分层的思想，根据点的高程信息将矿山立体范围分层为若干个平面图形；
步骤S8：根据步骤S7获取的若干个平面图形，将其与同高度的巷道点云数据中的点基于射线法进行平面图形与点内外关系的判断；
步骤S9：根据对分层后平面图形与点的内外关系判断结果识别点是否为巷道越界点，并提取平面越界的巷道点云数据；
步骤S10：将高程越界和平面越界的巷道点云数据输出，并可视化表达，提示矿山越界开采情况和问题。
进一步地，步骤S1中所述三维点云数据采集设备是指用激光测距的原理，通过高速扫描测量的方法，记录矿山巷道表面密集的点的三维坐标、反射率和纹理信息，并且与矿山巷道导线点进行空间参考配准的扫描测量设备。
进一步地，步骤S2中所述矿山矿区范围是指由登记管理机关颁发的采矿许可证副本上规定的矿山可供开采矿产资源的范围、井巷工程设施分布范围或者露天剥离范围的立体空间区域；矿山越界开采是指矿山在开采生产过程中的超过矿区范围拐点坐标平面范围和开采深度的开采行为。
进一步地，部分矿山的矿区范围内部会出现不包括范围情况，即在划定的拐点坐标范围内因地面存在村庄或存在采空区，部分区域不属于矿山开采范围；如果矿区范围存在不包括范围，则在不包括范围内点在平面图形范围内为越界；若矿区范围不存在不包括范围，则点在平面图形范围外为越界。
进一步地，步骤S2中所述矿区范围包含拐点坐标、最低开采标高、最高开采标高的开采深度数据；所述的采空区及其他不包括范围的拐点范围坐标和深度数据。
进一步地，步骤S1中所述三维巷道点云数据是指数据采集设备通过对矿山巷道的内部空间进行连续扫描测量，得到巷道内表面密集的三维彩色散射点数据的集合；三维巷道点云数据包含巷道中点的三维坐标、反射强度及颜色信息。
进一步地，步骤S3中巷道点云数据取样预处理过程采用距离取样方法，通过在点云数据中随机选择一个点，然后按照一定的距离取出点，形成新的数据量较少的巷道点云数据。
进一步地，步骤S3中巷道点云数据去噪预处理过程采用滤波去噪法剔除点云数据中不同程度的离散点、孤立点。
进一步地，步骤S8中用于判断平面图形和点的内外关系的射线法，其利用点到平面图形的边的射线与平面图形的边的交点个数判断内外关系。
进一步地，步骤S10中，可视化表达是指提取巷道越界区域点云后，对提取巷道点云数据以颜色、强度、高程进行渲染显示，实现不同于原始巷道点云数据的可视化效果，突现巷道越界区域在矿山巷道的分布情况。
本发明的有益技术效果是：
本发明对矿山越界开采行为能够进行有效的监测，提供实现三维可视化的越界区域监测和展示，方面监管人员更直观地了解矿山越界开采区域的方位和具体情况，为矿山开采的监督检查以及安全生产的监管提供新的途径，为矿山管理部门提供高效便捷的高新技术支持。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式进一步说明本发明的技术方案
图1 为矿山越界开采监测方法的概括流程图；
图2为 矿山立体范围示意图；
图3为超出拐点坐标范围的越界开采行为的监测可视化效果图；
图4为超出开采深度的越界开采行为的监测可视化效果图；
图 5 为超出拐点坐标范围和开采深度的越界开采行为的监测可视化效果图。
具体实施方式
下面通过具体的实施例并结合附图对本发明做进一步的详细描述。
本发明提供了矿山越界开采监测方法，如图1所示，主要处理步骤包括：
步骤S1：通过利用三维点云数据采集设备对矿山地下巷道内部进行扫描测量，获取矿山三维巷道点云数据；
步骤S2：通过矿山登记管理部门颁发的采矿许可证获取矿山矿区范围拐点坐标和开采深度及其他数据信息，并根据矿山开采现状获取采空区及其他矿区不包括范围；
步骤S3：根据步骤S1获取的巷道点云数据进行预处理；通过对其进行取样处理，以减少点云数据中的点数据量和密度，然后进行去噪处理，去除点云数据中离散、孤立点数据；
步骤S4：根据步骤S2获取的矿山矿区范围拐点坐标和开采深度数据和采空区及其他矿区不包括范围构建以拐点坐标为平面范围，以开采深度为垂直范围的矿山开采立体空间范围；
步骤S5：根据步骤S3预处理后的巷道点云数据，遍历获取点云数据中每一个点的三维坐标信息，包括平面数据和高程信息；
步骤S6：根据步骤S5获取的巷道点云数据中的点高程信息，将其与立体空间范围的开采深度高程进行数值大小比较，将超出高程的点判断为超出开采深度的越界点，并提取高程越界点云；
步骤S7：根据步骤S4和S5获取的矿山立体空间范围和巷道点云数据点的高程信息，基于平面分层的思想，根据点的高程信息将矿山立体范围分层为若干个平面图形；
步骤S8：根据步骤S7获取的若干个平面图形，将其与同高度的巷道点云数据中的点基于射线法进行平面图形与点内外关系的判断；
步骤S9：根据对分层后平面图形与点的内外关系判断结果识别点是否为巷道越界点，并提取平面越界的巷道点云数据；
步骤S10：将高程越界和平面越界的巷道点云数据输出，并可视化表达，提示矿山越界开采情况和问题。
下面对本发明矿山越界开采监测方法的详细步骤进行说明，步骤如下：
矿山的开采空间是以矿区范围拐点坐标的平面范围和开采深度的上标高和下标高构成的立体空间范围。通过文件导入三维点云数据采集设备测量得到的矿山巷道三维点云数据。通过文件导入或输入采矿许可证中的矿山拐点坐标和包含最低开采标高、最高开采标高的开采深度及其他矿山基本信息。
巷道点云数据取样和去噪预处理过程。由于采集仪器设备及矿山巷道周围环境的影响，采集到的巷道点云数据往往数据量较大、点位密度高，而且存在不同程度的离散点、孤立点等噪声，影响点云处理和分析的准确性和效率。巷道点云数据取样预处理过程采用距离取样方法，通过在点云数据中随机选择一个点，然后按照一定的距离取出点，形成新的数据量较少的巷道点云数据。巷道点云数据去噪预处理过程主要采用能很好保留巷道点云数据原始形态的滤波去噪方法，通过处理，剔除巷道点云数据中不同程度的离散点、孤立点等噪声点。并将预处理之后的点云数据保存为新的巷道点云数据。
基于包括矿区范围拐点坐标和开采深度的矿山基本数据信息和采空区不包括范围构建矿山立体空间范围。
通过对巷道点云数据中所有点的遍历，获取每个点的三维坐标信息。点三维坐标信息包括（X,Y,Z）,其中（X,Y）为点的平面坐标数据，Z为点的高程数据。
根据巷道点云数据中点的高程数据与矿山立体范围的开采深度数据进行比较，将超出立体范围的点判断为超过开采深度的巷道越界点云。
根据每个点的坐标高程信息将矿山立体空间范围分为若干个平面图形。平面图形高程范围为最低开采标高和最高开采标高。
基于平面分层思想将矿山立体空间范围根据巷道点云数据中点的高程数据分成若干个平面图形。射线法是一种判断空间中点与平面图形内外关系的方法，即判断点在平面图形范围内还是范围外。射线法的原理是，假设空间中存在一点P，从P点开始向平面图形方向做任意射线。若射线与平面图形的边的交点个数为偶数，则代表点P在平面图形范围外；若射线与平面图形的边的交点个数为奇数，则代表点P在平面图形范围内。基于射线法分别判断该平面图形和同高度的巷道点云数据的点的内外关系。如果矿区范围存在不包括范围，则在不包括范围内，点在平面图形范围内为越界；若矿区范围不存在不包括范围，则点在平面图形范围外为越界。根据内外关系判断巷道是否存在平面越界开采行为，提取巷道平面越界点云。
将高程和平面的巷道越界点云输出，提示矿山巷道越界开采情况和问题。提取巷道越界区域点云后，可以对提取点云数据以颜色、强度、高程等不同方式进行渲染显示，实现不同于原始巷道点云数据的可视化效果，突现越界区域在矿山巷道的分布情况。
本发明方法的具体应用实例如下：
首先利用基于三维点云数据采集设备对某矿山巷道进行扫描测量，获取巷道点云数据，并根据采矿许可证规定的矿区范围拐点坐标和开采深度构建矿山立体空间范围，如图3所示，通过利用本发明矿山越界开采监测方法分析矿山巷道越界开采情况。如图3、图4和图5所示的矿山巷道越界开采监测效果图所示，阴影区域为矿山立体范围，深色巷道点云区域为未越界开采区域，浅色巷道点云区域代表越界开采区域。图3代表巷道存在超出拐点坐标范围的越界开采行为，图4代表巷道存在超出开采深度的越界开采行为，图5代表巷道存在超出拐点坐标范围和开采深度的越界开采行为。以上分析结果说明本发明在不同程度和区域的矿山巷道越界开采行为监测具有较好的应用价值。
以上实施例仅供说明本发明之用，而非对本发明的限制，有关技术领域的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以作出各种变换或变化。本领域的普通技术人员，以本发明所明确公开的或根据文件的书面描述毫无异议的得到的，均应认为是本专利所要保护的范围。
Claims (10)
1.一种基于点云数据的矿山超层越界开采动态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：通过利用三维点云数据采集设备对矿山地下巷道内部进行扫描测量，获取矿山三维巷道点云数据；
步骤S2：通过矿山登记管理部门颁发的采矿许可证获取矿山矿区范围拐点坐标和开采深度及其他数据信息，并根据矿山开采现状获取采空区及其他矿区不包括范围；
步骤S3：根据步骤S1获取的巷道点云数据进行预处理；通过对其进行取样处理，以减少点云数据中的点数据量和密度，然后进行去噪处理，去除点云数据中离散、孤立点数据；
步骤S4：根据步骤S2获取的矿山矿区范围拐点坐标和开采深度数据和采空区及其他矿区不包括范围构建以拐点坐标为平面范围，以开采深度为垂直范围的矿山开采立体空间范围；
步骤S5：根据步骤S3预处理后的巷道点云数据，遍历获取点云数据中每一个点的三维坐标信息，包括平面数据和高程信息；
步骤S6：根据步骤S5获取的巷道点云数据中的点高程信息，将其与立体空间范围的开采深度高程进行数值大小比较，将超出高程的点判断为超出开采深度的越界点，并提取高程越界点云；
步骤S7：根据步骤S4和S5获取的矿山立体空间范围和巷道点云数据点的高程信息，基于平面分层的思想，根据点的高程信息将矿山立体范围分层为若干个平面图形；
步骤S8：根据步骤S7获取的若干个平面图形，将其与同高度的巷道点云数据中的点基于射线法进行平面图形与点内外关系的判断；
步骤S9：根据对分层后平面图形与点的内外关系判断结果识别点是否为巷道越界点，并提取平面越界的巷道点云数据；
步骤S10：将高程越界和平面越界的巷道点云数据输出，并可视化表达，提示矿山越界开采情况和问题。
2.根据权利要求1所述的基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法，其特征在于：步骤S1中所述三维点云数据采集设备是指用激光测距的原理，通过高速扫描测量的方法，记录矿山巷道表面密集的点的三维坐标、反射率和纹理信息，并且与矿山巷道导线点进行空间参考配准的扫描测量设备。
3.根据权利要求1所述的基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法，其特征在于，步骤S2中所述矿山矿区范围是指由登记管理机关颁发的采矿许可证副本上规定的矿山可供开采矿产资源的范围、井巷工程设施分布范围或者露天剥离范围的立体空间区域；矿山越界开采是指矿山在开采生产过程中的超过矿区范围拐点坐标平面范围和开采深度的开采行为。
4.根据权利要求1所述的基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法，其特征在于，部分矿山的矿区范围内部会出现不包括范围情况，即在划定的拐点坐标范围内因地面存在村庄或存在采空区，部分区域不属于矿山开采范围；如果矿区范围存在不包括范围，则在不包括范围内点在平面图形范围内为越界；若矿区范围不存在不包括范围，则点在平面图形范围外为越界。
5.根据权利要求1所述的基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法，其特征在于，步骤S2中所述矿区范围包含拐点坐标、最低开采标高、最高开采标高的开采深度数据；所述的采空区及其他不包括范围的拐点范围坐标和深度数据。
6.根据权利要求1所述的基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法，其特征在于，步骤S1中所述三维巷道点云数据是指数据采集设备通过对矿山巷道的内部空间进行连续扫描测量，得到巷道内表面密集的三维彩色散射点数据的集合；三维巷道点云数据包含巷道中点的三维坐标、反射强度及颜色信息。
7.根据权利要求1所述的基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法，其特征在于：步骤S3中巷道点云数据取样预处理过程采用距离取样方法，通过在点云数据中随机选择一个点，然后按照一定的距离取出点，形成新的数据量较少的巷道点云数据。
8.根据权利要求1所述的基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法，其特征在于：步骤S3中巷道点云数据去噪预处理过程采用滤波去噪法剔除点云数据中不同程度的离散点、孤立点。
9.根据权利要求1所述的基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法，其特征在于，步骤S8中用于判断平面图形和点的内外关系的射线法，其利用点到平面图形的边的射线与平面图形的边的交点个数判断内外关系。
10.根据权利要求1所述的基于点云数据的矿山越界开采动态检测方法，其特征在于，步骤S10中，可视化表达是指提取巷道越界区域点云后，对提取巷道点云数据以颜色、强度、高程进行渲染显示，实现不同于原始巷道点云数据的可视化效果，突现巷道越界区域在矿山巷道的分布情况。
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2022
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