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龍圖騰網獲悉中南大學申請的專利一種地下礦山硬巖礦柱表面跡線間距的智能測量方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120141327B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510297961.1，技術領域涉及：G01B11/14；該發明授權一種地下礦山硬巖礦柱表面跡線間距的智能測量方法是由李傳奇;周健;邱引桂;黃帥;杜坤設計研發完成，并于2025-03-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種地下礦山硬巖礦柱表面跡線間距的智能測量方法在說明書摘要公布了：一種地下礦山硬巖礦柱表面跡線間距的智能測量方法，收集海量原始跡線特征圖像；預處理后，按設定比例將圖像數據劃分為訓練集和測試集；構建基于深度學習框架的卷積神經網絡，并進行訓練和測試，獲得預測模型；將目標圖像輸入至預測模型中，預測得到二維跡線分布圖；先根據角度差異原理，輸入角度閾值，對跡線實施斷裂分割，再引入斷裂閾值進行二次檢測，獲得與實際勘察結果一致的跡線片段數量；根據角度相似原理，設置分類角度，對所有跡線片段進行分組和評價，并確定最佳分組數目；對所有跡線和每個單獨分組內的跡線進行人為的掃描線標定，并確定出最優的組內間距和總間距的測量值。該方法能準確高效地測量出硬巖礦柱表面的跡線間距。

本發明授權一種地下礦山硬巖礦柱表面跡線間距的智能測量方法在權利要求書中公布了：1.一種地下礦山硬巖礦柱表面跡線間距的智能測量方法，其特性在于，具體包括以下步驟： 步驟一：收集海量地下采場中不同狀態礦柱表面的原始跡線特征圖像； 步驟二：對收集的原始跡線特征圖像進行預處理，將預處理后的圖像重新組合完成圖像數據庫的構建，并按設定比例將圖像數據庫中的圖像數據劃分為訓練集和測試集； 步驟三：構建基于深度學習框架的卷積神經網絡，利用訓練集訓練卷積神經網絡得到高精度卷積神經網絡，并利用測試集測試高精度卷積神經網絡的性能，獲得用于預測圖像內跡線分布的預測模型； 步驟四：將待分析的目標圖像作為輸入數據輸入至預測模型中，利用預測模型對目標圖像的跡線特征進行預測，獲得跡線的預測分布圖； 步驟五：先根據角度差異原理，輸入角度閾值，對所有經過預測得到的跡線實施斷裂分割，初步得到若干具有一定像素長度的跡線片段；再引入斷裂閾值對初步得到的若干跡線片段進行二次檢測，獲得與實際勘察結果一致的跡線片段數量； 步驟六：根據角度相似原理，設置分類角度，對所有跡線片段進行分組和評價，基于分類誤差最小化原則確定最佳分組數目和其包含的跡線條數； 步驟七：對所有跡線和每個單獨分組內的跡線進行人為的掃描線標定，并基于標定結果確定出最優的組內間距和總間距的測量值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中南大學，其通訊地址為：410012 湖南省長沙市岳麓區麓山南路932號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。