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申请/专利权人：山西沣庆恒能源科技有限公司
摘要：本发明涉及掘进机监控预警技术领域，尤其涉及基于人工智能的掘进工作面超掘监控预警方法及系统。方法包括步骤：获取各时刻的第一预测速度；获取各时刻的第一隧道图像和第二隧道图像中的关键点，将关键点组合得到若干关键点组合，基于关键点组合进行图像匹配分析，计算匹配可靠度；在第一隧道图像中的关键点中筛选测距点；基于每种关键点组合的匹配结果获取测距点到掘进机的测定距离；根据测定距离得到图像测定速度，将图像测定速度与第一预测速度的差值作为预测误差，计算置信度，根据置信度和所有预测误差得到各时刻的最终预测误差，利用最终预测误差设置预测误差初始值，以辅助超掘监控预警。从而实现掘进机的准确快速的预警分析。
主权项：1.基于人工智能的掘进工作面超掘监控预警方法，其特征在于，包括步骤：采集各时刻的第一隧道图像和第二隧道图像；利用卡尔曼滤波算法的状态转移方程获取各时刻的第一预测速度；获取各时刻的第一隧道图像和第二隧道图像中的关键点，将所述第一隧道图像中任意三个非共线关键点组合得到若干关键点组合，基于关键点组合进行图像匹配分析，计算匹配可靠度；在第一隧道图像中的关键点中筛选测距点；基于每种关键点组合的匹配结果获取测距点到掘进机的测定距离；将一个时刻的第一隧道图像中的测距点得到的测定距离与测距点在前一时刻的第二隧道图像中的匹配像素点到掘进机的测定距离的差值除以时间间隔得到该时刻的图像测定速度，将图像测定速度与第一预测速度的差值作为预测误差，计算置信度，所述置信度与匹配可靠度正相关，与测距点的匹配偏差负相关；以置信度为权重，对各时刻的所有预测误差进行加权计算得到各时刻的最终预测误差，利用最终预测误差设置卡尔曼滤波算法的预测误差初始值，以辅助超掘监控预警。
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百度查询： 山西沣庆恒能源科技有限公司 基于人工智能的掘进工作面超掘监控预警方法及系统
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