基于深度学习的煤柱损伤阈值预测与裂纹自动识别系统

本发明公开了基于深度学习的煤柱损伤阈值预测与裂纹自动识别系统，包含多维异构煤柱数据采集融合、优化超图神经网络特征提取等六个单元。系统通过多维异构煤柱数据采集融合单元整合弹性模量、泊松比等多源数据，利用优化超图神经网络构建超图结构提取隐含特征，依托多维异构煤柱数据分析模型建立参数与损伤阈值非线性映射，并通过特定公式完成精准计算，经各单元子模块协作实现对煤柱裂纹图像特征深度解析，最终结合图像特征与损伤阈值预测结果自动识别裂纹。该系统克服传统多源数据融合难、模型预测精度低的问题，为煤矿安全生产提供智能化监测手段，具备技术先进性与应用价值。