基于Crowd-SAM的露天矿台阶爆破块度评价研究OA
爆破块度是评价爆破效果的重要指标。针对传统近景图像法在大尺度爆堆场景中覆盖范围有限、尺度标定依赖人工以及单视角易受遮挡等问题,提出一种融合无人机倾斜摄影、机载LiDAR点云与Crowd-SAM实例分割的爆破块度智能评价方法。利用无人机同步获取爆破前、爆破后台阶区域的多视角影像与LiDAR点云,构建爆堆三维数字模型;基于真实尺度约束生成二维投影图像,结合Crowd-SAM实现岩块自动分割,并融合三维空间信息反演岩块尺度、形态及空间分布,建立爆堆块度定量评价流程。以广东省肇庆市某露天矿山为例进行验证,在20 m航高条件下,LiDAR点云密度约3300点/m^(2),平均点间距约1.7 cm,模型达到厘米级重建精度,块度识别理论分辨尺度约3 cm。结果表明,该方法可实现大尺度爆堆块度的非接触、高精度获取与空间统计分析,为露天矿山爆破效果评价及爆破参数优化提供了新的技术途径。
李新;顾清华;张万忠;周贤舜;韩宇舟;费建波
西安建筑科技大学资源工程学院,陕西西安710000 宏大爆破工程集团有限责任公司,湖南长沙410000 非煤露天矿山安全智能开采国家矿山安全监察局重点实验室,广东广州510000西安建筑科技大学资源工程学院,陕西西安710000 非煤露天矿山安全智能开采国家矿山安全监察局重点实验室,广东广州510000宏大爆破工程集团有限责任公司,湖南长沙410000 非煤露天矿山安全智能开采国家矿山安全监察局重点实验室,广东广州510000深圳大学土木与交通工程学院,广东深圳518060 中南大学土木工程学院,湖南长沙410075中南大学土木工程学院,湖南长沙410075深圳大学土木与交通工程学院,广东深圳518060
矿业与冶金
爆破块度露天矿山无人机倾斜摄影三维激光扫描Crowd-SAM岩块实例分割
《矿产保护与利用》 2026 (3)
P.19-28,10
国家自然科学基金项目(51978671)非煤露天矿山安全智能开采国家矿山安全监察局重点实验室开放课题(2024-K01)。
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