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公开(公告)号:CN119810020A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411765097.5
申请日:2024-11-29
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06T7/00 , G01N21/88 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084 , E21F17/18
Abstract: 本发明属于卷积神经网络领域,特别涉及一种基于YOLO算法的煤层孔壁裂隙捕捉方法。该发明是根据人工大量采集高精度的煤层孔壁裂隙照片,对数据进行预处理并提取特征信息,之后放入模型中进行反复训练,通过反向传播,不断优化损失函数,使模型达到具有精确识别煤层孔壁裂隙的效果,最终将训练好的模型应用于实际煤层孔壁图像,捕捉煤层孔壁裂隙。该方法实现了对煤层孔壁裂隙的高精度自动识别功能,大大减少人为工作量,同时也为煤矿的人员安全提供了保障,提升了煤矿开采的效率,为矿井下的路线布置提供方案。
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公开(公告)号:CN119531882A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411824135.X
申请日:2024-12-12
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明涉及巷道底板底鼓加固支护的技术领域,尤其涉及一种针对矿山巷道底板底鼓问题的施工处理方法。本发明将空心钢管桩应用于滑移型底鼓治理,通过空心钢管桩和注浆浆液结合形成钢管混凝土桩,利用钢管混凝土桩优良的属性在极大程度上治理滑移型底鼓,同时在破碎底板上铺设混凝土预应力硬化层,为空心钢管桩的安装提供基础,防止钻孔过程中塌孔下沉等问题;为尽可能减少破碎底板受水的影响,在混凝土预应力硬化层上铺设隔水硬化层,进一步保护破碎底板的稳定;最后为滑移型底鼓治理提出了配套的施工方案,相较于相关底鼓治理技术,可以有效的解决破碎底板滑移型底鼓的问题,保持了破碎底板长期的稳定。
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