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龙图腾网获悉湖南理工职业技术学院申请的专利一种基于无人机技术的露天矿山边坡隐患智能识别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：CN119888111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510354649.1，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于无人机技术的露天矿山边坡隐患智能识别方法是由武志伟;李培云;曾小波;袁亮;姜鹏设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机技术的露天矿山边坡隐患智能识别方法在说明书摘要公布了：一种基于无人机技术的露天矿山边坡隐患智能识别方法，涉及隐患识别技术领域；设置测量点，并获取其垂直点云数据和倾斜点云数据，结合测量参数构建点云优化模型，获取矿山边坡的原始点云数据和测量参数，利用点云优化模型获取优化点云数据以构建三维模型，获取矿山边坡的实时图像数据并生成实景模型，获取矿山边坡的边坡参数，结合测量参数获取矿山边坡的台阶高度，构建边坡评估模型以获取矿山边坡的边坡高度，设置高度阈值，结合边坡高度获取超高区域，对超高区域进行可视化处理；有利于提高三维模型的准确性，能够及时对矿山边坡是否超高进行识别和反馈。

本发明授权一种基于无人机技术的露天矿山边坡隐患智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机技术的露天矿山边坡隐患智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：在矿山边坡上设置若干个测量点，利用无人机获取各个测量点的垂直点云数据和倾斜点云数据，获取各项倾斜点云数据的测量参数，结合对应的垂直点云数据构建点云优化模型； 步骤S2：获取矿山边坡的原始点云数据及其测量参数，利用点云优化模型获取优化点云数据，并构建对应的三维模型； 步骤S3：获取矿山边坡的实时图像数据，结合三维模型生成实景模型，在实景模型中获取矿山边坡的边坡参数，结合测量参数获取矿山边坡的台阶坡面角和台阶高度； 步骤S4：构建边坡评估模型，利用边坡评估模型获取矿山边坡的边坡高度； 步骤S5：为矿山边坡设置高度阈值，结合边坡高度获取超高区域，对超高区域进行可视化处理； 其中，获取垂直点云数据和倾斜点云数据的过程包括： 在单一矿山边坡和不同矿山边坡上随机设置若干个测量点，以各个测量点为基准，获取测量点在矿山边坡上所处平面的测量法线，将无人机视为一个点进行处理，获取无人机与测量点之间的测量距离； 将无人机与测量点的连线与测量法线的夹角作为测量角度，将无人机处于测量法线上时所获得的测量点的点云数据作为垂直点云数据，将无人机移动至测量法线外时所获得的测量点的点云数据作为倾斜点云数据； 获取测量参数，构建点云优化模型的过程包括： 对于单一测量点，通过不断移动无人机以获取多项倾斜点云数据及其对应的测量距离和测量角度，将两者作为测量参数； 根据不同测量点的倾斜点云数据和测量参数及其对应的垂直点云数据生成点云优化集合，并将其划分为优化训练集和优化测试集； 构建卷积神经网络，将优化训练集中不同的倾斜点云数据和测量参数及其对应的垂直点云数据分别作为卷积神经网络的输入数据和输出数据，对卷积神经网络进行训练以获得第一初始卷积神经网络； 利用优化测试集对第一初始卷积神经网络进行模型验证，输出小于等于预设的第一测试误差阈值的第一初始卷积神经网络作为点云优化模型。

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