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申请/专利权人：鞍钢矿业爆破有限公司

摘要：本发明公开一种使用无人机的露天矿爆破飞石危害效应评价方法，步骤为：利用无人机对露天矿爆破作业区域进行三维坐标采集；爆破作业前启动无人机到达指定位置拍摄爆破作业在三维空间内的全过程；将所拍摄文件传输至计算机进行处理，记录飞石数据；采集现场爆破参数，建立爆破飞石评价样本数据集，并随机分为训练集和测试集；建立露天矿爆破飞石危害效应评价模型，将评价结果进行等级划分；将训练集数据进行训练，并验证模型的性能和调整模型超参数；利用训练好的露天矿爆破飞石危害效应评价模型对乘以指标权重的测试集样本开展飞石危害效应评价进行测试。本发明减少爆破飞石数据因地面拍摄画面震动引起的误差，使爆破飞石效应评价更加精准全面。

主权项：1.一种使用无人机的露天矿爆破飞石危害效应评价方法，其特征在于包括以下步骤：1）利用安装高速摄像机的无人机对露天矿爆破作业区域进行三维坐标采集，标记爆区及钻孔点位置坐标值（x，y，z），在爆区前方设置参考点，确定无人机飞行轨迹及摄影区域，设置摄影机摄影参数及无人机飞行参数；2）爆破作业前启动两台或多台无人机根据三维坐标值到达指定拍摄位置，通过计算机远程同步遥控多台高速摄影机拍摄爆破作业在三维空间内的全过程；3）将所拍摄文件传输至计算机的储存器中进行处理，记录飞石数据；4）采集现场爆破参数，结合飞石数据建立爆破飞石评价样本数据集，并做归一化处理，采用分层抽样方法将样本数据集随机的分为训练集和测试集；5）建立基于AHP-RBF神经网络的露天矿爆破飞石危害效应评价模型，将评价结果进行等级划分；6）将训练集数据乘以指标权重并随机划分成M份，其中，M为5～8，AHP-RBF神经网络的露天矿爆破飞石危害效应评价模型对其中的M-1份数据进行训练，并用剩下一份来验证模型的性能和调整模型超参数；7）利用训练好的AHP-RBF神经网络的露天矿爆破飞石危害效应评价模型对乘以指标权重的测试集样本开展飞石危害效应评价进行测试；所述步骤2）中如使用两台无人机，则两台无人机上高速摄像机的主光轴相互垂直；如使用多台无人机，则每台无人机上高速摄像机的主光轴夹角为180°无人机台数，使拍摄区域覆盖以爆区为圆心的800m空间范围内；所述步骤5）中建立基于AHP-RBF神经网络的露天矿爆破飞石危害效应评价模型的过程包括：501）建立层次结构模型，建立目标层、准则层以及指标层；502）建立判断矩阵，对指标层的评价指标进行两两比较，利用1-9标度法构造出每个层次中的判断矩阵；503）计算最大特征值，利用Matlab求出矩阵的最大特征值及对应的特征向量，将判断矩阵每一列进行正规化处理；504）进行一致性检验，计算一致性比例CR，当CR小于0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则，就修正判断矩阵；505）创建RBF神经网络，采用高斯函数作为隐函数，提取爆破飞石危害效应评价各项指标，根据AHP将指标数据进行等级划分，再乘以指标权重，计算出飞石RBF神经网络训练的输出层；所述步骤501）中目标层评价指标为爆破飞石危害效应；准则层评价指标为飞石飞出数量、飞石飞出初速度、飞石飞行距离以及飞石最高抛掷高度；指标层评价指标为炸药爆速、膨胀系数、炸药比能、炸药单耗、单孔最大装药量、孔径、孔距、孔深、填塞长度、最小抵抗线、岩石抗拉强度、岩石抗压强度、岩石抗剪强度以及岩石密度在内的具体指标。

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