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龙图腾网获悉北京天玛智控科技股份有限公司;北京煤科天玛自动化科技有限公司申请的专利煤岩界面识别模型训练方法、采煤机截割控制方法和装置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：CN114998798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210635956.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权煤岩界面识别模型训练方法、采煤机截割控制方法和装置是由崔耀;李森;李首滨;秦泽宇;叶壮;夏杰设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本煤岩界面识别模型训练方法、采煤机截割控制方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提出一种煤岩界面识别模型训练方法、采煤机截割控制方法和装置，该煤岩界面识别模型训练方法，包括：接收边缘处理器发送的样本煤岩分布和样本多模态数据；根据样本截割摇臂振动数据和样本截割煤岩噪声数据，获取样本载荷状态特征；根据样本滚筒截割视频数据，获取样本截割煤岩界面特征；根据样本截割电机电流数据和样本升降油缸压力数据，获取样本滚筒截割载荷特征；调用煤岩界面识别模型，进行决策级融合，生成样本预测煤岩分布；根据样本预测煤岩分布和样本煤岩分布，对煤岩界面识别模型进行模型训练更新。由此，能够结合实时工况，根据多模态数据，实时在线训练煤岩界面识别模型，能够提高煤岩界面识别模型的训练效率和准确度。

本发明授权煤岩界面识别模型训练方法、采煤机截割控制方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种煤岩界面识别模型训练方法，其特征在于，所述方法由云端服务器执行，包括： 接收边缘处理器发送的样本煤岩分布和样本多模态数据；其中，所述样本多模态数据包括：样本截割电机电流数据、样本升降油缸压力数据、样本截割摇臂振动数据、样本截割煤岩噪声数据以及样本滚筒截割视频数据； 根据所述样本截割摇臂振动数据和所述样本截割煤岩噪声数据，获取样本载荷状态特征； 根据所述样本滚筒截割视频数据，获取样本截割煤岩界面特征； 根据所述样本截割电机电流数据和所述样本升降油缸压力数据，获取样本滚筒截割载荷特征； 调用煤岩界面识别模型，根据所述样本载荷状态特征、所述样本截割煤岩界面特征和所述样本滚筒截割载荷特征，进行决策级融合，生成样本预测煤岩分布； 根据所述样本预测煤岩分布和所述样本煤岩分布，对所述煤岩界面识别模型进行模型训练更新，以得到训练好的煤岩界面识别模型； 所述根据所述样本截割摇臂振动数据和所述样本截割煤岩噪声数据，获取样本载荷状态特征，包括： 获取训练好的振动频谱模型和训练好的声音识别模型； 调用所述训练好的振动频谱模型，根据所述样本截割摇臂振动数据，获取样本振动特征； 调用所述训练好的声音识别模型，根据所述样本截割煤岩噪声数据，获取样本声音特征； 将所述样本振动特征和所述样本声音特征进行特征级融合，获取所述样本载荷状态特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京天玛智控科技股份有限公司;北京煤科天玛自动化科技有限公司，其通讯地址为：101320 北京市顺义区林河南大街27号(科技创新功能区)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。