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龙图腾网获悉中煤科工集团信息技术有限公司申请的专利一种煤矿巷道围岩形变视觉检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120543550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511037990.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种煤矿巷道围岩形变视觉检测方法及系统是由娄凯;高原;许鸿于;张聪荛;许洁;姚宣城设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤矿巷道围岩形变视觉检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种煤矿巷道围岩形变视觉检测方法及系统，涉及煤矿安全监测技术领域，基于部署在煤矿巷道内的视觉传感器收集煤矿巷道围岩的图像数据；对收集的煤矿巷道围岩的图像数据进行预处理操作，突出并提取围岩形变特征，得到形变特征序列表。本发明通过高精度视觉传感器实时采集煤矿巷道围岩的图像数据，并结合深度学习中的分类算法对围岩形变进行准确分类，能够有效识别不同类型的围岩形变模式，避免传统监测方法中因人为因素或设备精度不足导致的误判，此外，利用时间序列分析方法对形变趋势进行分析，能够更准确地预测围岩形变的发展方向，为煤矿巷道的安全管理提供可靠的依据。

本发明授权一种煤矿巷道围岩形变视觉检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种煤矿巷道围岩形变视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于部署在煤矿巷道内的视觉传感器收集煤矿巷道围岩的图像数据； S2、对收集的煤矿巷道围岩的图像数据进行预处理操作，突出并提取围岩形变特征，得到形变特征序列表； S3、利用从历史图像数据中提取的围岩形变特征，标注不同类型形变模式，并构建围岩形变分类模型； S4、将形变特征序列表的特征数据输入围岩形变分类模型，识别并分类不同形变模式； S5、结合历史分类结果和当前分类结果，利用时间序列分析方法，分析围岩形变随时间的变化规律，计算形变趋向指数并分析围岩形变的趋势，所述形变趋向指数的获取过程为： 从整合好的时间序列数据中提取当前时间周期以及前两个连续时间周期的数据，作为分析的基础数据集，使用Python的statsmodels库中的ARIMA函数，对选定的时间序列数据进行模型拟合，设定自回归阶数p、差分阶数d和移动平均阶数q的取值范围； 通过网格搜索方法，遍历所有的自回归阶数p、差分阶数d和移动平均阶数q的组合，每次拟合后，利用AIC信息准则选择最优的模型参数，采记录不同参数组合对应的AIC值，从中选择使AIC值最小的参数组合作为最优参数； 利用拟合好的ARIMA模型对当前时间周期及后续时间点的形变数据进行预测，得到预测值，并分析模型的残差序列，检验残差是否符合白噪声特性； 从模型中提取趋势斜率，同时，计算相邻时间周期形变数据的变化率，即相邻两个时间点形变量的差值与前一时间点形变量的比值，综合趋势斜率和变化率的围岩形变趋势指标，进而将每个时间周期的趋势斜率和变化率加权求和，取平均值，得到形变趋向指数，分析围岩形变的趋势； S6、根据分析的形变趋势，预测潜在安全风险并发出预警信号。

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