【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测，具体为一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法。
技术介绍
1、水库岸坡面积大、范围广，固位单点监测局限，无法做到全覆盖监测，难以及时发现潜在的危险点；而无人机激光雷达技术具有高效、高精度、高密度以及非接触测量的优势，能够快速获取水库岸坡的复杂表面和高危区域的空间三维信息，为水库岸坡监测提供了新的技术手段，突破了传统单点监测模式，实现面域监测。然而，目前基于海量数据的水库岸坡危险点预测方法还存在一些不足之处；现有的危险点预测模型往往基于简单的统计分析或经验公式，预测结果的准确性和可靠性有限。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，包括如下步骤：
2、步骤一：数据采集步骤：利用无人机搭载激光雷达对水库岸坡进行扫描，获取岸坡的三维点云数据，三维点云数据包含岸坡的地形特征、植被覆盖情况、坡度和坡向信息；利用飞行路径优化技术确保三维点云数据覆盖岸坡所有关键区域，并通过去噪、地面滤波和数据压缩处理三维点云数据，以提高采集效率和数据质量；
3、步骤二：数据预处理步骤：对三维点云数据进行降噪处理，并通过卷积神经网络提取岸坡的岸坡特征，所述岸坡特征包括坡度信息、坡向信息、植被分布信息；并使用k-means聚类算法将三维点云数据分为相似区域并标注潜在的危险点，以提高模型对复杂岸坡特征的识别能力；
4、步骤三：危险点
5、步骤四：结果验证步骤：将危险点预测模型的预测结果与工程数据对比，得到对比后的置信度，并结合专家经验，利用仿真系统模拟不同工况下岸坡的变化情况，对危险点的预测合理性进行验证和调整，得到预测调整结果，随后提供预测调整结果的可视化界面，将危险点位置、岸坡特征及置信度在岸坡三维模型上显示，以便决策者管理与监控。
6、优选的，所述步骤一中，无人机搭载的激光雷达装置包括高精度激光雷达传感器、惯性测量单元和gnss定位模块，用于提供位置信息和数据校正，以确保采集三维点云数据的高精度和与地理信息的精确匹配。
7、优选的，利用飞行路径优化技术确保三维点云数据覆盖岸坡所有关键区域的过程如下：
8、基于水库岸坡的三维点云数据，获取岸坡的形状和范围，根据岸坡的复杂程度和无人机的扫描精度，将整个岸坡划分为若干关键区域网格，采用rrt算法通过随机采样点在空间中逐步构建一棵树，树的节点代表无人机的位置，边代表可行的飞行路径，通过rrt算法不断扩展树，直到找到一条从起始点到目标区域的可行路径；根据无人机的具体性能和任务需求，设置路径规划算法的参数，路径规划算法的参数包括采样步长、搜索半径和最大迭代次数，其中，采样步长：决定每次采样点与树的节点之间的距离，影响路径的平滑性和搜索效率；搜索半径：确定在扩展树时考虑周围节点的范围，影响算法的收敛速度和路径质量；最大迭代次数：防止算法无限搜索，当达到该次数时停止并返回当前找到的最优路径或提示未找到可行路径；同时，考虑无人机的续航能力，设置路径长度限制；
9、以无人机的起飞点为起始位置，基于rrt算法，在岸坡区域内搜索飞行路径，在搜索过程中，优先考虑经过之前确定的关键区域网格，在rrt算法中，当随机采样点落在关键区域网格内或其附近时，引导树的生长方向朝向该区域，增加路径经过关键区域的概率，同时，在路径生成过程中，利用激光雷达实时获取的地形和障碍物信息进行避障规划，避免与岸坡上的障碍物，如树木、建筑物、陡峭悬崖，发生碰撞，生成初始飞行路径；
10、采用曲线拟合技术对初始飞行路径进行平滑处理，将路径中的折线转换为平滑的曲线，使无人机飞行更加平稳，同时，检查路径对关键区域网格的覆盖情况，如果发现某些关键区域网格覆盖不足，如部分网格区域未被路径穿过或扫描时间过短，则调整路径上的节点位置或增加额外的路径分支来确保充分覆盖，这需要重新运行路径规划算法的部分过程，在保持整体路径可行性的前提下，最终得到规划路径，优化关键区域的覆盖；其中，优化的目标包括减少路径长度、提高关键区域的覆盖度、平滑飞行路径；
11、根据规划路径，利用无人机的飞行参数，以及岸坡区域的几何信息，模拟无人机在飞行过程中激光雷达的扫描范围和数据采集情况，通过计算每个区域网格被激光雷达扫描点覆盖的次数、覆盖密度的指标，评估三维点云数据对整个岸坡关键区域的覆盖程度，其中，飞行参数包括飞行速度、激光雷达扫描频率和角度范围；其中，设定覆盖阈值：每个关键区域网格内至少有85％的面积被扫描点覆盖，且扫描点的密度不低于每平方米6个点；满足覆盖阈值，则认为该区域得到了充分覆盖，否则，对飞行路径进行调整。
12、优选的，利用飞行路径优化技术确保三维点云数据覆盖岸坡所有关键区域期间，针对覆盖不足的关键区域，分析其未被充分覆盖的原因，如路径距离关键区域过远、扫描角度不理想等，然后根据具体情况对飞行路径进行调整，例如增加路径在关键区域附近的迂回次数、调整无人机的飞行高度和角度以优化激光雷达的扫描范围等，在调整路径后，再次进行数据覆盖模拟评估，检查关键区域的覆盖情况是否得到改善，重复这个过程，直到所有关键区域都满足数据覆盖要求为止，最终得到优化飞行路径，确保无人机在搭载激光雷达对水库岸坡进行扫描时，获取的三维点云数据能够全面、准确地覆盖岸坡所有关键区域，为后续的危险点预测和分析提供可靠的数据基础。
13、优选的，使用k-means聚类算法将点云分为相似区域并标注潜在危险点的过程：
14、获取经过降噪处理的水库岸坡三维点云数据，并从中选择点的空间坐标(x、y、z)作为聚类特征，反映三维点云数据的相似性和差异性，以便进行有效的聚类；
15、步骤1：根据对岸坡地形的初步了解经验，估计相似区域数量，确定k的值，并随机选择k个点作为初始的聚类中心，k的值根据具体情况预先设定；
16、步骤2：分配点到最近的聚类中心：对于每个三维点云数据中的点，计算它与每个聚类中心的欧氏距离，将该点分配给距离最近的聚类中心所属的聚类；
17、步骤3：更新聚类中心：对于每个聚类，重新计算其聚类中心，聚类中心为该聚类中所有点的均值；
18、步骤4：重复步骤2和3，直到聚类中心不再发生显著变化；对于每个得到的聚类，分析其特征，确定是否可能存在潜在危险点，并结合特征因素分析，给出分析结果；所述特征因素包括坡度特征、植被分布特征和点云密度特征；对于坡度特征：如果一个聚类中的点的坡度较大，超过了一定的阈值，可能被认为是潜在的危险区域，因为陡峭的坡度可能导致滑坡的危险；对于植被分布特征：如果一个聚类中的植被覆盖较少或没有植被，可能表明该区域土壤不稳定，容易发生滑坡的危本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于：步骤一中，无人机搭载的激光雷达装置包括高精度激光雷达传感器、惯性测量单元和GNSS定位模块，用于提供位置信息和数据校正。
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于：利用飞行路径优化技术确保三维点云数据覆盖岸坡所有关键区域的过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于：利用飞行路径优化技术确保三维点云数据覆盖岸坡所有关键区域期间，针对覆盖不足的关键区域，分析其未被充分覆盖的原因，然后对飞行路径进行调整，在调整路径后，再次进行数据覆盖模拟评估，检查关键区域的覆盖情况是否得到改善，重复这个过程，直到所有关键区域都满足数据覆盖要求为止，最终得到优化飞行路径。
5.根据权利要求4所述的一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于：使用K-means聚类算法将
6.根据权利要求5所述的一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于：基于循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)构建危险点预测模型的过程：
7.根据权利要求6所述的一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于：得到置信度的过程：
8.根据权利要求7所述的一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于：得到预测调整结果的过程：
9.根据权利要求8所述的一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于：提供预测调整结果的可视化界面，将危险点位置、岸坡特征及置信度在岸坡三维模型上显示的过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于：步骤一中，无人机搭载的激光雷达装置包括高精度激光雷达传感器、惯性测量单元和gnss定位模块，用于提供位置信息和数据校正。
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于：利用飞行路径优化技术确保三维点云数据覆盖岸坡所有关键区域的过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于无人机激光雷达探测的水库岸坡危险点预测方法，其特征在于：利用飞行路径优化技术确保三维点云数据覆盖岸坡所有关键区域期间，针对覆盖不足的关键区域，分析其未被充分覆盖的原因，然后对飞行路径进行调整，在调整路径后，再次进行数据覆盖模拟评估，检查关键区域的覆盖情况是否得到改善，重复这个过程，直到所有关键区域都满足数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕宝雄，李少达，李威，张海静，杨容浩，吕仲良，胡肖建，许立媛，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：
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