一种地下矿山硬岩矿柱表面迹线间距的智能测量方法

一种地下矿山硬岩矿柱表面迹线间距的智能测量方法，收集海量原始迹线特征图像；预处理后，按设定比例将图像数据划分为训练集和测试集；构建基于深度学习框架的卷积神经网络，并进行训练和测试，获得预测模型；将目标图像输入至预测模型中，预测得到二维迹线分布图；先根据角度差异原理，输入角度阈值，对迹线实施断裂分割，再引入断裂阈值进行二次检测，获得与实际勘察结果一致的迹线片段数量；根据角度相似原理，设置分类角度，对所有迹线片段进行分组和评价，并确定最佳分组数目；对所有迹线和每个单独分组内的迹线进行人为的扫描线标定，并确定出最优的组内间距和总间距的测量值。该方法能准确高效地测量出硬岩矿柱表面的迹线间距。