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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利基于数据驱动的规划截割方法、装置及存储介质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：CN121074399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511170242.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于数据驱动的规划截割方法、装置及存储介质是由刘美妤;赵刚;王泽诚;娄倩榕;玛依努尔·买地亚尔设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动的规划截割方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的规划截割方法、装置及存储介质，本发明涉及采煤规划技术领域。包括以下步骤：获取磷矿石层图像集数据，对图像进行预处理，并通过人工标注方案标记岩层、磷矿层及截割边界，形成训练数据集。基于该数据集建立检测网络模型，使用标注图像进行训练。实时采集矿井图像后，将其输入训练好的模型，输出带标签的待分割矿层图像，提取并优化综采工作面图像。基于破碎锤的破碎半径和巷道截面面积数据，确定自适应网格大小。根据栅格地图数据对截割路径进行模拟，生成路径片段并合并，得到综合截割路径，从而完成规划截割方法。提高开采过程的连贯性和高效性，减少重叠采掘和遗漏现象。

本发明授权基于数据驱动的规划截割方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的规划截割方法，其特征在于，具体步骤包括： 获取磷矿石层图像集数据，对采集的图像进行预处理，并在预处理后的图像上对岩层、磷矿层及两者之间的截割边界进行标签标注，将标注完成的图像及对应原图像存入数据库，构成训练数据集； 基于训练数据集内的数据，建立YOLOv8检测网络模型，将训练数据集内未标注的标磷矿石层开采原图像作为YOLOv8检测网络模型的输入，以训练数据集内标注后的对应图像为标签，对模型进行训练； 实时采集目标矿井图像，并输入完成训练的YOLOv8检测网络模型中，输出带有标签标注的待分割矿层开采图像，基于输出图像的标签标注轮廓，提取综采工作面图像，并通过初始网格对其区域进行划分，得到综采工作面网格图像； 基于破碎锤破碎半径和综采工作面巷道截面的面积，对初始网格大小进行优化，确定自适应网格大小，根据得到的自适应网格大小对综采工作面图像进行区域划分，得到栅格地图数据； 根据得到的栅格地图数据，对截割路径进行模拟，遍历每块栅格，生成若干路径片段，并将生成的路径片段进行合并，得到若干综合截割路径，完成规划截割； 基于获取的锤破半径和面积数据，对初始网格大小进行优化，确定自适应网格大小，其中自适应网格大小计算所依据的公式为： 式中，为自适应网格大小，为初始网格大小，为破损半径影响系数，为地质复杂性影响指数，其中，为破损半径影响系数的权重系数，为地质复杂性影响指数的权重系数，其中，且和均大于0； 其中，破损半径影响系数计算所依据的公式为： 式中，为参考锤破半径，为实际锤破半径； 其中地质复杂性影响指数通过综采工作面的巷道截面面积和综采工作面巷道截面内硬质岩层的硬度和裂缝的数量进行计算，其中地质复杂性影响指数计算所依据的公式为： 式中，为综采工作面的巷道截面面积，为参考巷道截面面积，为综采工作面巷道截面内硬质岩层的平均硬度，为巷道截面内裂缝的数量。

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