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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种基于图像识别的顶煤破碎度预测方法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：CN121353866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511518083.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于图像识别的顶煤破碎度预测方法是由杨柳;华心祝;陈登红;何祥;许林峰;唐劲舟;刘荣设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的顶煤破碎度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的顶煤破碎度预测方法，属于图像识别领域，包括：实时采集顶煤图像并分析清晰度和边缘锐度，自动调节摄像头焦点以获取高质量图像，应用边缘检测算法提取煤块形状和大小分布特征，确定破碎度参数。若参数与预设阈值匹配，则结合地质强度和开采深度通过神经网络预测破碎度分布，分析变化趋势并判断是否需调整开采工艺参数。优化参数通过反馈学习机制处理历史数据，确定自学习调整值并更新神经网络模型，从而实现更精确的破碎度预测和开采过程闭环控制。本发明通过图像处理、特征提取与神经网络预测的融合，显著提升了顶煤破碎度识别精度和开采效率，优化了工艺参数动态调整能力。

本发明授权一种基于图像识别的顶煤破碎度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的顶煤破碎度预测方法，其特征在于，包括： 采集顶煤冒落过程中的原始图像数据，通过实时分析图像清晰度和煤块边缘锐度得到焦点调节参数； 根据所述焦点调节参数自动调整摄像头焦点距离，从调整后的图像中获取顶煤破碎度识别图像； 对所述顶煤破碎度识别图像应用边缘检测算法提取煤块形状和大小分布特征，确定破碎度特征参数； 若所述破碎度特征参数与预设阈值匹配，则通过神经网络模型输入地质强度和开采深度参数，得到顶煤破碎度分布预测结果； 根据所述顶煤破碎度分布预测结果分析变化趋势，判断是否需要调整开采工艺参数从而获得优化后的配置参数； 获取所述优化后的配置参数后通过反馈学习机制处理历史识别数据，确定参数自学习调整值； 根据所述参数自学习调整值更新神经网络模型，基于更新后的神经网络模型获得顶煤破碎度预测结果； 确定破碎度特征参数的过程包括： 基于所述顶煤破碎度识别图像，采用图像预处理技术去除噪声，得到第一图像； 对所述第一图像应用Canny边缘检测算法提取边缘像素点，得到边缘轮廓图像； 从所述边缘轮廓图像中采用图像分割技术分离单个煤块，得到煤块分割图像； 针对所述煤块分割图像，计算每个煤块的轮廓面积和周长，得到形状特征数据； 根据所述形状特征数据，采用统计分析方法计算煤块大小分布，得到大小分布数据； 若所述大小分布数据中煤块面积的标准差超过预设阈值，则判断为高破碎度，得到破碎度特征参数。

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