ВИМОГИ ДО ПАРАМЕТРІВ КОМП’ЮТЕРНОЇ ТЕХНІКИ ДЛЯ ОБРОБЛЕННЯ НАЗЕМНИХ ЦИФРОВИХ ЗНІМКІВ
DOI:
https://doi.org/10.32782/3041-2080/2025-4-41Ключові слова:
маркшейдерські роботи, цифрові знімки, комп’ютерне оброблення, оптимальні параметриАнотація
Питанню використання комп’ютерних технологій у маркшейдерії присвячено велику кількість наукових робіт, адже ці технології дозволяють оперативно та з необхідною точністю опрацьовувати результати вимірів, отримувати не тільки в паперовому, а й у зручному цифровому вигляді маркшейдерську документацію. Метою дослідження є аналіз та вибір ефективних параметрів комп’ютера, який може використовуватися для фотограмметричного опрацювання результатів цифрових зйомок об’єктів гірничодобувних підприємств. З метою побудови моделі та розв’язання задач з визначення координат контрольних точок було опрацьовано різні за величиною об’єкти, найбільшим з яких був кар’єр, сфотографований на 310 цифрових знімків, отриманих наземним зніманням з різних за величиною базисів. При цьому кожного разу змінювалася комплектація комп’ютера, було використано сім комп’ютерів. Отримані результати дозволили зробити висновок про доцільність вибирати певні параметри комп’ютера залежно від вирішуваних задач. Для досліджень використані відомі програмні засоби, що дозволяють оцінити потужність апаратних засобів комп’ютерів. Виконані тестові завдання дозволили визначити потужність кожного комп’ютера. Вибір оптимальних параметрів комп’ютера було здійснено на основі розв’язання компромісу – мати достатню потужність для опрацювання великих об’ємів інформації, якими є блоки цифрових знімків кар’єру, за доступної вартості обладнання. Отримані дані дозволять маркшейдерському відділку гірничого підприємства визначати оптимальні параметри комп’ютера, необхідного для опрацювання знімків, та економно витрачати кошти, що впливає на ефективність маркшейдерських робіт і всього гірничого виробництва.
Посилання
Buczyńska A. Remote sensing and GIS technologies in land reclamation and landscape planning processes on post-mining areas in the Polish and world literature. AIP Conference Proceedings. 2020. Vol. 2209. 040002. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0000009
Do, T. P. T., Long Quoc Nguyen, Le Hung Trinh, & Vambol, V. (2024). Comprehensive review of unmanned aerial vehicle application to safety mining management. Ecological Questions. Vol. 35 (4). P. 69–90. DOI: http://dx.doi.org/10.12775/EQ.2024.049
Dolgikh O., Dolgikh L. The study of the collapse zone by remote methods. E3S Web of Conferences. 2020. Vol. 166. 03002. DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202016603002
Dolgikh O., Dolgikh L., Ielezov K., Maletskii N. The use of the construction with a digital camera and GPS receiver while researching dangerous areas. E3S Web of Conferences. 2021. Vol. 280. 08009. DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202128008009
Garcia-Garcia A., Orts-Escolano S., Oprea S., Villena-Martinez V., Martin-Gonzalez P., Garcia-Rodriguez J. A survey on deep learning techniques for image and video semantic segmentation. Appl. Soft Comput. 2018. Vol. 70. P. 41–65. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.05.018
Girisha S., Verma U., Pai M. M., Pai R. M. Uvid-Net: Enhanced semantic segmentation of UAV aerial videos by embedding temporal information. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2021. Vol. 14. P. 4115–4127. DOI: 10.1109/JSTARS.2021.3069909
Kalinichenko V., Dolgikh O., Dolgikh L., Pysmennyi S. Choosing a camera for mine surveying of mining enterprise facilities using unmanned aerial vehicles. Mining of Mineral Deposits. 2020. Vol. 14 (4). P. 31–39. DOI: https://doi.org/10.33271/mining14.04.031
Loots M., Grobbelaar S., van der Lingen, E. A review of remote-sensing unmanned aerial vehicles in the mining industry. J. S. Afr. Inst. Min. Metall. 2022. № 122. P. 387–396. DOI: http://dx.doi.org/10.17159/2411- 9717/1602/2022
Yuda M., Xiangjun Z., Weiming S., Shaofeng L. Target accurate positioning based on the point cloud created by stereo vision. 23rd International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice, M2VIP, IEEE. 2016. P. 1–5. DOI: 10.1109/M2VIP.2016.7827268
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.