项目描述：· 任务介绍：以无人机激光雷达点云为数据源，研发双重统计滤波与渐进式形态学滤波结合的点云优化方案，实现矿车、电铲等非地质目标97.59%精准剔除及缺失区域重心加权插值补偿，提出DGNG台阶线提取算法，融合PCA法向量计算与四方向Sobel梯度检测，结合欧式聚类与Delaunay三角网构建技术，实现采剥变化区域自动圈定与矿岩量智能计算。
· 阶段成果：研发的智能验收系统应用于齐大山铁矿，采剥量计算平均相对误差仅1.84%，3年为5个露天矿节省人工成本810万元；获发明专利1项、软件著作权2项，发表国际会议论文2篇，相关技术获辽宁省科技进步二等奖1项。

项目描述：任务介绍：融合无人机LiDAR点云与InSAR形变监测技术，构建毫米级塌陷区三维形变场模型，实现高精度沉降监测；基于YOLOv7改进模型，引入CBAM注意力机制提升模型对小目标的检测性能，实现裂缝与非法侵入目标的实时识别。
· 落地成果：系统在凌源日兴金矿成功应用，准确率超95%，预警2处高危塌陷区，监测效率提升60%，降低外业人力成本45%，目前已部署于矿区安全监控中心用于风险实时预警。

项目描述：任务介绍：激光雷达与高清相机获取数据、建立三维及配准分解模型；结合图像识别圈定破坏位置与尺寸，开发曲率分析自动检测算法，实现了多视角破坏尺寸分析，实现破坏评估、定位、预警及位置、尺寸、体积量化分析。
· 落地成果：破坏体积评估误差从人工检测的20%降至8%，构建39段溜井内壁分解模型，直接指导13处井壁修复工程。

项目描述：任务介绍：基于无人机高清影像，采用SAM模型提取土工膜区域并优化处理，以OCR-Net为基础引入多尺度特征增强和注意力机制，构建PSL-Net模型，实现破损与覆压物的自动精准识别。
· 落地成果：系统在排山楼金矿试点应用，成功识别高危破损区12处，人工巡检成本降低70%，发表学术论文1篇。