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龙图腾网获悉北京宏博亚泰电气设备有限公司申请的专利一种综采面顶板弯曲变形多模态智能识别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：CN121147643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511685851.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种综采面顶板弯曲变形多模态智能识别方法及系统是由张平设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综采面顶板弯曲变形多模态智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于煤矿井下安全生产监测技术领域，公开了一种综采面顶板弯曲变形多模态智能识别方法及系统，通过融合二维图像与三维点云数据实现综采面顶板变形监测与预警。首先，利用相邻摄像仪图像拼接形成顶板全景图，并通过改进的YOLOv8模型识别裂隙等二维变形特征；同步地，处理实时采集的点云数据，通过信息熵筛选与聚类得到稳定关键点，再利用ICP算法与基准点云配准，获取顶板的三维变形特征；随后，将二维与三维变形特征进行对齐与双向验证，得到融合结果；最终，将此结果与预设阈值比较，触发分级预警。本申请所述的方法及系统实现了顶板状态的多模态精准感知与安全预警。

本发明授权一种综采面顶板弯曲变形多模态智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种综采面顶板弯曲变形多模态智能识别方法，其特征在于，包括： 获取综采面顶板的第一区域图像和第二区域图像，利用所述第一区域图像和第二区域图像的重叠区域图像进行拼接，形成综采面顶板全景图像，并利用检测模型对所述综采面顶板全景图像进行弯曲变形特征识别，得到综采面顶板的二维变形特征； 获取综采面顶板的实时点云，利用信息熵从实时点云中筛选出结构稳定的低熵点，并利用欧式距离对所述低熵点进行空间聚类，形成关键点，再利用ICP算法将所述关键点与基准点云中的关键点进行点云配准，得到所述综采面顶板的三维变形特征； 将所述综采面顶板的二维变形特征和所述综采面顶板的三维变形特征进行对齐，并进行双向特征相互验证，得到多模态数据融合结果； 将多模态数据融合结果与预设的变形阈值进行比较，并根据比较结果，触发分级预警； 其中，所述获取综采面顶板的第一区域图像和第二区域图像，利用所述第一区域图像和第二区域图像的重叠区域图像进行拼接，形成综采面顶板全景图像，并利用检测模型对所述综采面顶板全景图像进行弯曲变形特征识别，得到综采面顶板的二维变形特征的步骤，包括： 利用Retinex算法对相邻摄像仪采集的图像进行图像的亮度和均匀性调整，并进行双边滤波处理，得到处理后的相邻摄像仪采集的图像； 利用暴力匹配算法与k-最近邻匹配算法，对相邻摄像仪采集的图像进行序列排序，得到同一时刻所有摄像仪采集的顺序排序的图像序列，其中，所述图像序列至少包括第一区域图像和所述第二区域图像； 对所述图像序列，进行灰度增强与噪声抑制处理，并输入回归网络，得到同一时刻的粗对齐图像； 对所述粗对齐图像，进行SIFT特征点提取，并通过随机抽样一致性算法，剔除所述SIFT特征点提取中的离群值，再进行投影矩阵变换，得到无缝拼接的全景图； 对所述无缝拼接的全景图，进行矫正与矩形化处理，得到综采面顶板全景图像； 在YOLOv8检测模型的Backbone层引入CBAM注意力机制，以及在YOLOv8检测模型中采用CIoU损失函数，得到目标YOLOv8检测模型； 利用所述目标YOLOv8检测模型，对所述综采面顶板全景图像，进行弯曲变形特征识别，得到所述综采面顶板的二维变形特征。

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