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申请/专利权人：陕西小保当矿业有限公司

摘要：本发明涉及工业智能化领域，涉及一种掘进环境的侦测方法及系统。包括：获取掘进面上红外光信号，确定界面的第一特征，获取掘进面上的结构光信号，确定界面的第二特征，构建正反向传播神经网络，并以基于界面的第一特征和第二特征为输入，并输出截割滚筒的预测振动信息，以预测振动信息和实际振动信息的分布差异最小化为目标函数，对正反向传播神经网络进行优化，基于优化后的正反向传播神经网络确定掘进环境的分布。本发明可以确定工作面是否存在过切割和欠切割的情形。

主权项：1.一种掘进环境的侦测方法，其特征在于，包括：获取掘进面上红外光信号，确定界面的第一特征；获取掘进面上的结构光信号，确定界面的第二特征；构建正反向传播神经网络，正反向传播神经网络包括输入层、3个中间层和输出层；并以基于界面的第一特征和第二特征为输入，并输出截割滚筒的预测振动信息，预测振动信息包括振动的频率分布和能量分布；其中，输入层接收第一特征和第二特征输入；第一中间层包括EIR和EVI，EIR和EVI分别和输入层的第一特征输入和第二特征输入连接，用于获得使用不同波长采集的图像特征对应的界面分布；第二中间层和第一中间层全连接，用于确定使用不同波长获取的一致图像信息和差异信息；第三中间层和第二中间层连接，用于确定通过图像识别工作面滚筒接触处接触面的深度信息，深度信息为截割滚筒作用的平面；输出层和第三中间层全连接，用于确定工作面响应于截割的能量分布，根据第二中间层的图像和差异信息，确定滚筒作用界面处的界面相对于图像采集装置的深度分布信息，基于深度分布信息获得被滚筒遮挡的工作面的信息；具体为： 上式中，hxy为深度；Px，y为当滚筒的半径为R时，从获取图像的位置到滚筒实际作用的界面；x和y为按照滚筒水平方向和竖直方向划分的网格的索引，mx，y是滚筒边缘距离相机观测点的距离；基于网格整体对应面积S和深度hxy拟合并得到对应的频谱分布；使用欧氏距离计算神经网络输出值和实际值的关系，并以此计算确认是否和实际测试获得能量频谱分布一致；在确定输出值和实际值的关系后，最后一层神经网络的权重信息用于界面的分析；以预测振动信息和实际振动信息的分布差异最小化为目标函数，对正反向传播神经网络进行优化；基于优化后的正反向传播神经网络确定掘进环境的分布。

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