边坡检测方法、装置、无人机及存储介质与流程

本申请涉及边坡检测，具体地涉及一种边坡检测方法、装置、无人机及存储介质。

背景技术：

1、露天矿边坡的稳定性影响到矿场的生产安全以及生产效益，实际生产过程中的边坡隐患对矿场工人的生命安全构成威胁。矿场边坡滑动灾害受天气、地下水流、地下应力、爆破震动等多种因素的影响，往往隐蔽性较高，且一旦发生破坏性极强，因此，需要对露天矿的边坡状况进行实时的监测，对可能发生的矿场危险滑坡情况进行准确预警，从而尽早采取规避措施保障工人生命安全，降低矿场灾害损失。

2、在现有技术中，露天矿场边坡监测技术主要有gnss监测系统和边坡雷达监测系统，gnss监测系统根据gnss接收到的卫星信号解算出gnss接收器在wsg84地心坐标系中的位置，进而监测露天矿场边坡表层位移。但是gnss监测系统为单点监测，监测范围小，效率低，且只能监测到边坡的表层运动，对于地下岩层位移无法监测，有效监测区域受信号质量的影响。而且，边坡雷达监测系统造价较高，无法大范围应用于矿场，架设方式不灵便，且其也只能监测到边坡的表层运动。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的是提供一种边坡检测方法、装置、无人机及存储介质，用以解决现有技术中边坡监测不够准确、成本高的技术问题。

2、为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种边坡检测方法，待检测的边坡区域设置有监测桩，方法包括：

3、获取边坡区域分别在目标时间点之前的每个预设时间点和目标时间点的区域图像；

4、针对每个区域图像包括的每个第一像素点，将区域图像中处于与第一像素点所在区域的边界上的像素点确定为与第一像素点对应的第二像素点，其中，第一像素点所在区域是指以第一像素点为中心划定的区域；

5、确定每个第一像素点对应的每个第二像素点的明暗类型；

6、针对每个第一像素点，查找与第一像素点对应的第二像素点中明暗类型相同且均为预设明暗类型，且其连线经过第一像素点的第一目标像素点；

7、针对每个第一像素点，查找出第一像素点对应的第二像素点中，连线垂直于两个第一目标像素点的连线且其连线经过第一像素点的第二目标像素点；

8、针对每个第一像素点，根据与第一像素点对应的第二目标像素点的明暗类型确定第一像素点是否为监测桩的角点；

9、在至少一个区域图像中存在一个第一像素点为监测桩的角点的情况下，根据全部监测桩的角点确定边坡区域在目标时间点的边坡威胁数据。

10、本申请第二方面提供一种边坡检测装置，包括：

11、存储器，被配置成存储指令；以及

12、处理器，被配置成从存储器调用指令以及在执行指令时能够实现根据上述的边坡检测方法。

13、本申请第三方面提供一种无人机，包括：

14、图像采集设备，用于采集边坡区域的区域图像；

15、根据上述的边坡检测装置。

16、本申请第四方面提供一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行根据上述的边坡检测方法。

17、通过上述技术方案，待检测的边坡区域设置有监测桩，通过获取边坡区域分别在目标时间点之前的每个预设时间点和目标时间点的区域图像；针对每个区域图像包括的每个第一像素点，将区域图像中处于与第一像素点所在区域的边界上的像素点确定为与第一像素点对应的第二像素点，其中，第一像素点所在区域是指以第一像素点为中心划定的区域；确定每个第一像素点对应的每个第二像素点的明暗类型；针对每个第一像素点，查找与第一像素点对应的第二像素点中明暗类型相同且均为预设明暗类型，且其连线经过第一像素点的第一目标像素点；针对每个第一像素点，查找出第一像素点对应的第二像素点中，连线垂直于两个第一目标像素点的连线且其连线经过第一像素点的第二目标像素点；针对每个第一像素点，根据与第一像素点对应的第二目标像素点的明暗类型确定第一像素点是否为监测桩的角点；在至少一个区域图像中存在一个第一像素点为监测桩的角点的情况下，根据全部监测桩的角点确定边坡区域在目标时间点的边坡威胁数据。上述方案，可以准确地检测边坡的威胁情况，可以满足边坡监测的实时性、精确性要求，且该方法成本低、易维护、测量范围广且无区域限制。

18、本申请实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

技术特征：

1.一种边坡检测方法，其特征在于，待检测的边坡区域设置有监测桩，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的边坡检测方法，其特征在于，所述针对每个第一像素点，根据与所述第一像素点对应的第二目标像素点的明暗类型确定所述第一像素点是否为监测桩的角点包括：

3.根据权利要求1所述的边坡检测方法，其特征在于，所述确定每个第一像素点对应的每个第二像素点的明暗类型包括：

4.根据权利要求3所述的边坡检测方法，其特征在于，所述方法还包括确定每个第一像素点对应的亮度阈值的步骤，所述步骤包括：

5.根据权利要求4所述的边坡检测方法，其特征在于，所述针对每个第一像素点，根据所述最大亮度值、最小亮度值和所述平均亮度值确定所述第一像素点对应的亮度阈值包括，根据以下公式（1）确定每个第一像素点对应的亮度阈值：

6.根据权利要求1所述的边坡检测方法，其特征在于，所述边坡威胁参数包括边坡稳定系数和平均位移速度，所述在至少一个区域图像中存在一个第一像素点为所述监测桩的角点的情况下，根据全部监测桩的角点确定在所述边坡区域在所述目标时间点的边坡威胁参数包括：

7.根据权利要求6所述的边坡检测方法，其特征在于，所述方法包括：

8.根据权利要求7所述的边坡检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.一种边坡检测装置，其特征在于，包括：

10.一种无人机，其特征在于，包括：

11.一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行根据权利要求1至8中任一项所述的边坡检测方法。

技术总结本申请公开了一种边坡检测方法、装置、无人机及存储介质，涉及边坡检测的技术领域，待检测的边坡区域设置有监测桩，方法包括：以采集的边坡区域的区域图像的第一像素点为中心，其所在区域的边界上的像素点确定为第二像素点，并确定明暗类型；查找第二像素点中明暗类型相同且均为预设明暗类型，且其连线经过第一像素点的第一目标像素点；再查找出第二像素点中，连线垂直于两个第一目标像素点的连线且其连线经过第一像素点的第二目标像素点；根据与第一像素点对应的第二目标像素点的明暗类型确定第一像素点是否为监测桩的角点；根据全部区域图像的全部监测桩的角点确定边坡区域在目标时间点的边坡威胁数据。上述方案可以准确地检测边坡的威胁情况。技术研发人员：陈亮,刘向阳,童兴受保护的技术使用者：中科云谷科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/12