本技术涉及矿山边坡监测，具体地涉及一种用于更新边坡三维模型的方法、处理器、装置及存储介质。
背景技术：
1、边坡稳定性监测是矿山开采时的重点工作之一。边坡有多种破坏类型，如崩塌、剥落、滑坡等，其中滑坡灾害是最为常见也是危害性最大的一种灾害，而露天矿山边坡一旦出现滑坡灾害将会对安全生产产生严重的威胁。随着科学技术的进步，边坡雷达监测技术应运而生，它可以准确、快速、方便、高效地监测边坡变形，边坡雷达监测数据在应用时一般叠加在边坡三维模型之上观察，以便监测人员更直观的了解到区域形变状况，因此边坡三维模型的准确度对于边坡监测至关重要。在现有技术中，通常是矿区监测人员发现边坡改变较大时才调用无人机扫描相关区域三维点云数据，以更新整体边坡三维模型。该方案完全赖人员经验判断是否需要更新再指派无人机，对于边坡变化反应不够及时和全面，导致效率较低。
技术实现思路
1、本技术实施例的目的是提供一种用于更新边坡三维模型的方法、处理器、装置及存储介质，用以解决现有技术中矿山边坡三维模型的更新方法效率较低的问题。
2、为了实现上述目的，本技术第一方面提供一种用于更新边坡三维模型的方法，方法包括：
3、获取边坡的各区域的多个影响因子的当前数据，其中，多个影响因子包括形变类影响因子、气象类影响因子和更新间隔影响因子；
4、根据各影响因子预确定的最大阈值和标准阈值将多个影响因子的当前数据进行归一化处理；
5、基于预设距离模型，根据归一化处理的结果、最大阈值、标准阈值以及各类影响因子的预设权重确定各类影响因子的更新值；
6、通过预设的影响因子综合更新值计算模型，根据各类影响因子的预设权重和各类影响因子的更新值确定各区域的影响因子综合更新值；
7、对于任意区域，根据影响因子综合更新值判断区域是否为目标区域；
8、获取目标区域的点云数据，并将点云数据合并至边坡三维模型中，以更新边坡三维模型。
9、在本技术实施例中，基于预设距离模型，根据归一化处理的结果、预设最大阈值、预设标准阈值以及各类影响因子的预设权重确定各类影响因子的更新值，包括公式(1)：
10、
11、其中，vi为各类影响因子的更新值，wij为各类影响因子中每种影响因子的权重，zij为各类影响因子中每种影响因子的实时数据的归一化处理结果，yij为各类影响因子中每种影响因子的最大阈值，xij为各类影响因子中每种影响因子的标准阈值，x为各类影响因子中每种影响因子的实时数据，mf为偏离最大值的距离，ms为标准值的距离。
12、在本技术实施例中，影响因子综合更新值计算模型包括第一计算模型和第二计算模型，通过预设的影响因子综合更新值计算模型，根据各类影响因子的预设权重和各类影响因子的更新值确定各区域的影响因子综合更新值，包括：
13、根据预设的配矿方案确定边坡内各区域中的作业区域和非作业区域；
14、通过第一计算模型，根据预设定的各类影响因子的权重和各类影响因子的更新值确定各作业区域的影响因子综合更新值；
15、通过第二计算模型，根据预设定的各类影响因子的权重和各类影响因子的更新值确定各非作业区域的影响因子综合更新值；
16、其中，第一计算模型包括公式(2)：
17、v＝(v1*o1+v2*o2+v3*o3)/k (2)
18、第二计算模型包括公式(3)：
19、v＝(v1*o1+v2*o2+v3*o3) (3)
20、其中，v为所述影响因子综合更新值，v1为所述形变类影响因子的更新值，v2为所述气象类影响因子的权重，v3为所述更新间隔影响因子的权重，o1为所述形变类影响因子的权重，o2为所述气象类影响因子的权重，o3为所述更新间隔影响因子的权重，o1+o2+o3＝1，k为加成常数，k＞1。
21、在本技术实施例中，对于任意区域，根据影响因子综合更新值判断区域是否为目标区域包括：对于任意区域，判断影响因子综合更新值是否小于预设更新阈值；在判定影响因子综合更新值小于预设更新阈值的情况下，将区域确定为目标区域。
22、在本技术实施例中，获取目标区域的点云数据，并将点云数据合并至边坡三维模型中，以更新边坡三维模型，包括：对于任意目标区域，判断目标区域的预设范围内是否存在矿卡；在判定目标区域的预设范围内存在矿卡的情况下，在接收到所述矿卡的结束作业信号时，调度矿卡对目标区域进行扫描以得到第一点云数据；在判定目标区域的预设范围内不存在矿卡的情况下，调度无人机扫描对应的目标区域以得到第二点云数据；通过预设的建模软件将第一点云数据和第二点云数据合并至边坡三维模型中以对边坡三维模型进行更新。
23、在本技术实施例中，各影响因子的最大阈值和标准阈值的确定，包括：获取边坡内全部区域的多个影响因子在预设时间范围内的历史数据；根据历史数据分别确定各影响因子的最大阈值和标准阈值。
24、在本技术实施例中，根据历史数据分别确定各影响因子的最大阈值和标准阈值，包括：对于形变类影响因子和气象类影响因子，根据预设时间范围内的历史数据确定每日平均数据；将每日平均数据按由低至高的顺序进行排序；将排序靠前的预设数量的每日平均数据做平均值以得到标准阈值；将排序靠后的预设数量的每日平均数据做平均值以得到最大阈值。
25、本技术第二方面提供一种处理器，被配置成执行根据上述的用于更新边坡三维模型的方法。
26、本技术第三方面提供一种用于更新边坡三维模型的装置，包括：获取模块，用于获取边坡的各区域的多个影响因子的当前数据，其中，多个影响因子包括形变类影响因子、气象类影响因子和更新间隔影响因子；归一化处理模块，用于根据各影响因子的预确定的最大阈值和标准阈值将多个影响因子的当前数据进行归一化处理；影响因子更新值确定模块，用于基于预设距离模型，根据归一化处理的结果、最大阈值、标准阈值以及各类影响因子的预设权重确定各类影响因子的更新值；影响因子综合更新值确定模块，用于通过预设的影响因子综合更新值计算模型，根据各类影响因子的预设权重和各类影响因子的更新值确定各区域的影响因子综合更新值；判断模块，用于对于任意区域，根据影响因子综合更新值判断区域是否为目标区域；更新模块，用于获取目标区域的点云数据，并将点云数据合并至边坡三维模型中，以更新边坡三维模型。
27、本技术第四方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行根据上述的用于更新边坡三维模型的方法。
28、通过上述技术方案，获取边坡的各区域的多个影响因子的当前数据，其中，多个影响因子包括形变类影响因子、气象类影响因子和更新间隔影响因子，然后根据各影响因子的预确定的最大阈值和标准阈值将多个影响因子的当前数据进行归一化处理，再基于预设距离模型，根据归一化处理的结果、最大阈值、标准阈值以及各类影响因子的预设权重确定各类影响因子的更新值。通过预设的影响因子综合更新值计算模型，根据各类影响因子的预设权重和各类影响因子的更新值确定各区域的影响因子综合更新值，对于任意区域，根据影响因子综合更新值判断区域是否为目标区域，最后获取目标区域的点云数据，并将点云数据合并至边坡三维模型中，以更新边坡三维模型。本技术能综合边坡形变、气象、更新间隔等因素，综合判断边坡区域是否需要更新，相较人工判断或单一形变判断的效率更高。
29、本技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
1.一种用于更新边坡三维模型的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述基于预设距离模型，根据归一化处理的结果、所述预设最大阈值、所述预设标准阈值以及各类所述影响因子的预设权重确定各类所述影响因子的更新值，包括公式(1)：
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述影响因子综合更新值计算模型包括第一计算模型和第二计算模型，所述通过预设的影响因子综合更新值计算模型，根据各类所述影响因子的预设权重和各类所述影响因子的更新值确定各所述区域的影响因子综合更新值，包括：
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述对于任意所述区域，根据所述影响因子综合更新值判断所述区域是否为目标区域包括：
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述获取所述目标区域的点云数据，并将所述点云数据合并至边坡三维模型中，以更新所述边坡三维模型，包括：
6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述各所述影响因子的最大阈值和标准阈值的确定，包括：
7.根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述根据所述历史数据分别确定各所述影响因子的最大阈值和标准阈值，包括：
8.一种处理器，其特征在于，被配置成执行根据权利要求1至7中任一项所述的用于更新边坡三维模型的方法。
9.一种用于更新边坡三维模型的装置，其特征在于，包括：
10.一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行根据权利要求1至7中任一项所述的用于更新边坡三维模型的方法。
