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龙图腾网获悉中国矿业大学;贵州盘江精煤股份有限公司山脚树矿申请的专利基于多区域关注机制的巷道破损检测与安全评级方法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：CN117078584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310453461.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多区域关注机制的巷道破损检测与安全评级方法是由张益东;侯建国;杨春雨;袁益平;胡东亮;曾勇;宋子儒;叶文凯;张一君;张鑫;程敬义;陈秋航;闫万梓设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多区域关注机制的巷道破损检测与安全评级方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于多区域关注机制的巷道破损检测与安全评级方法，涉及煤矿安全生产技术领域。该方法首先，获取巷道图像，并进行预处理；然后，对巷道喷浆破损进行分类并构建数据集，训练YOLOv8模型，掩膜图像并按照破损分成多个置信框；接着，使用FCN网络融合多尺度信息分割破损，并融合结果；再接着，划分结果图区域，赋予不同区域安全权重，设计加权公式计算破损像素比重；最后，根据煤矿安全规程提供了四级安全评级，对不同程度的破损进行安全分级。本发明将基于深度学习的图像处理方法应用于煤矿巷道破损检测，实现对围岩破损区域的自动检测和分割功能，能够更精确识别出巷道破损种类和大小，弥补人工经验法的不足，提高了破损检测的准确性和效率。

本发明授权基于多区域关注机制的巷道破损检测与安全评级方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多区域关注机制的巷道破损检测与安全评级方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取巷道图像，并进行图像预处理，获得预处理后的高质量待检测图像； S2、对巷道喷浆破损进行分类并构建数据集，训练YOLOv8模型；将S1中预处理后图像输入训练好的YOLOv8模型中，输出目标检测结果，并根据破损类型对目标检测结果的置信框进行掩膜处理，得到不同单一破损类别的结果图； S3、针对破损类别训练多个FCN网络模型；将S2中处理后的图片进行不同尺度的缩放后输入到FCN网络模型中进行分割，采用多尺度融合的方法突出并有效识别损伤细节特征； S4、经FCN网络模型分割后可获得局部分割结果图，融合同一区域多张局部分割结果图，输出待评级结果图； S5、划分结果图区域，赋予不同区域安全权重，设计加权公式计算破损像素比重；破损像素比重计算公式为： 其中，为破损像素比重；为图片的长和宽；为所有破损区域的像素点；处像素点的类别的权重：局部冒落权重赋值为1，浆皮脱落权重赋值为0.8，裂隙权重赋值为0.6；处像素点所在区域的权重：将待评级结果图划分为九宫格，然后将巷道围岩分成五类，顶板、顶板侧帮、侧帮、底板侧帮、底板，根据巷道不同位置围岩的关注程度，指定重要关注区域，将每个格赋予不同的权重，从左向右、从上向下分别为：0.05、0.1、0.05、0.1、0.4、0.1、0.05、0.1、0.05； S6、结合S5中输出的破损像素比重，对照安全评级参考标准，对不同程度的破损进行安全分级。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学;贵州盘江精煤股份有限公司山脚树矿，其通讯地址为：221000 江苏省徐州市铜山区大学路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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