辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院立足鄂尔多斯市产业发展需求，设立校地科技合作培育项目，重点服务于能源领域，与鄂尔多斯市企事业单位共同提出研究题目。项目聚焦能源绿色开发、安全高效智能开采、资源价值利用等关键技术难题，通过定向对接企业需求，组建科研创新团队，开展产学研协同攻关，助力企业突破技术瓶颈，推动鄂市能源产业技术升级与创新发展，实现“校-院-地”优势互补、合作共赢目标。
本成果来自于2023年校地科技合作培育项目《多源异构数据融合的露天煤矿边坡表面变形人工智能检测技术研究》。
一、项目背景
边坡的表面位移、地表裂缝和地表隆起的时空演化均与其稳定性密切相关，并且三者间也存在一定的相关性。各种不同监测技术获取的数据多源异构，携带着多尺度多维度的变形特征，但目前数据的读取和分析（分类、检测和判别）多是根据规范人工进行，处理过程欠缺多模态数据的综合考虑，存在判据单一和主观性强的问题，时效性有待进一步提高。
在多源异构数据融合的基础上，采用人工智能的方法深入提取数据中携带的多尺度特征，为内蒙古神东天隆集团股份有限公司武家塔露天煤矿的边坡稳定性分析提供更为客观、全面的判据。
无人机航拍图像识别裂缝，替代部分人工巡检；授权软件著作权 2 项；发表国内权威期刊 B3 论文 1 篇。
三、工程应用
完成多源数据采集，包括人工测量、GNSS、边坡雷达和无人机航拍数据。对采集的数据进行了预处理和初步分析，识别了边坡不同区域的稳定性特征。
实现了细节纹理及边缘特征增强的多尺度红外及可见光图像融合算法，并采集了重点关注的排土场边坡的红外和可见光无人机航拍数据，建立了融合数据集。
实现边坡表面裂缝和隆起的无人机航拍融合图像（可见光和红外图像）基础上的实时检测。
四、行业影响
由于不同矿山监测技术手段和数据获取情况不同，目前仅针对鄂尔多斯市天隆武家塔煤矿开展了前期研究工作，其中关于利用无人机航拍图像检测表面裂缝和突起，计算尺寸并定位，替代部分人工巡检的研究成果，可在其他同类露天矿推广。
附：科研团队介绍
项目主持人吕伏，为工程力学专业博士，软件工程专业硕士研究生导师，曾主持国家自然基金项目和参与多项国家级及省级科研项目，项目组主要成员来自于软件工程、力学、测绘工程和土木工程专业，具备丰富的矿山现场经验以及扎实的测绘和算法功底。关于无人机航拍图像的三维坐标建模，以及表面裂缝检测的人工智能算法，项目组成员开展过大连某水库的混凝土大坝表面的建模和裂缝检测，成果获辽宁省水利科学一等奖。
