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龙图腾网获悉河北钢铁集团司家营研山铁矿有限公司申请的专利一种边坡滑坡的智能预警方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116499427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310290476.2，技术领域涉及：G01C11/00；该发明授权一种边坡滑坡的智能预警方法是由郭斌;韩明;来有邦;叶会师;王海霞;袁腾;杨天鸿;邓文学;巩瑞杰;吕斌;王月军;黄汉波;张宏伟;张朔;李伟;王健;马鑫;刘杰;段兵兵;王宁;徐成岩;马晓叶;李红刚;周文洁设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边坡滑坡的智能预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种边坡滑坡的智能预警方法，所述方法包括以下步骤：a.获取高清的露天边坡正射影像和地形栅格数据；b.在露天边坡对面安装边坡雷达；c.安装摄像头第1台可智能巡航的摄像头；d.增加摄像头的数量，利用i台摄像头摄像头拍摄的照片合成预警区域的全景照片；e.根据边坡雷达监测周期增加摄像头数量；f.确定每张照片覆盖区域的三维坐标范围和中心三维坐标；g.筛选与预警区域对应视角的历史及实时照片，基于图像人工智能算法筛查该区域干扰因素，实现智能预警。本发明基于计算机视觉建立摄像头视角与矿山边坡三维坐标的映射关系，利用人工智能图像处理算法快速核实预警信息，大大提高了工作效率低，降低了人员的劳动强度。

本发明授权一种边坡滑坡的智能预警方法在权利要求书中公布了：1.一种边坡滑坡的智能预警方法，其特征是，所述方法包括以下步骤： a.通过无人机倾斜摄影测量，获取高清的露天边坡正射影像和地形栅格数据，边坡正射影像任意像素与地形栅格数据一一对应； b.在露天边坡对面安装边坡雷达，使边坡雷达的监测区域与获取的高清的露天边坡正射影像的拍摄范围相对应； c.安装摄像头第1台可智能巡航的摄像头： 在露天边坡对面安装第1台可智能巡航的摄像头，获取露天边坡360°视角智能巡航拍摄照片，用n表示照片的个数，每张照片对应一个视角，人工删选出n个视角中覆盖雷达监测区域的视角，假设m1个，按顺序对m1个视角进行编号； d.当第1台摄像头不能覆盖预警区域时，增加摄像头的数量，利用i台摄像头摄像头拍摄的照片合成预警区域的全景照片： 利用m1个视角的照片合成预警区域的全景照片，检查是否有未覆盖区域，若有未覆盖区域，在未覆盖区域边坡对过安装第2台智能巡航的摄像头，并针对该台摄像头重复步骤c，得到m2个视角的照片；重复上述过程，直至安装第i台摄像头，共利用了m1+m2+...+mi个视角的照片才合成了完整的边坡全景照片，则步骤d停止； e.根据边坡雷达监测周期增加摄像头数量： 用j表示边坡雷达监测周期，分别记录第1~i台摄像头智能巡航其所有视角所使用的时间，假设第k台摄像头所使用的时间为T分钟，k=1,2，…，i，当Tj时，在第k台摄像头处补充附加摄像头，该附加摄像头与第k台摄像头各巡航mk张照片中一半视角，直至每台摄像头所使用的时间T≤j，停止补充附加摄像头，用p表示补充附加摄像头后，摄像头的总数，最终利用m1+m2+...+mp个视角的照片合成了完整的边坡全景照片； f.确定每张照片覆盖区域的三维坐标范围和中心三维坐标： 将m1+m2+...+mp个视角的照片分别与高清的露天边坡正射影像，采用深度学习的图像匹配算法进行像素匹配，结合地形栅格数据，确定每张照片覆盖区域的三维坐标范围和中心三维坐标； g.根据边坡雷达在线监测初步确定的预警区域，筛选与预警区域对应视角的历史及实时照片，基于图像人工智能算法筛查该区域干扰因素，若存在干扰因素则为预警误报；若不存在干扰因素，则调用备用摄像头，实时监控该区域的边坡情况，实现智能预警； 所述干扰因素包括矿山生产设备和人员，岩体开挖导致的地应力释放及岩体松弛，爆破产生的冲击和振动作用造成的岩体瞬时松动变形，矿山采场内钻孔、产装和运输作业引起的岩体变化。

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