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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种地下矿山硬岩矿柱表面迹线间距的智能测量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：CN120141327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510297961.1，技术领域涉及：G01B11/14；该发明授权一种地下矿山硬岩矿柱表面迹线间距的智能测量方法是由李传奇;周健;邱引桂;黄帅;杜坤设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地下矿山硬岩矿柱表面迹线间距的智能测量方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种地下矿山硬岩矿柱表面迹线间距的智能测量方法在权利要求书中公布了：1.一种地下矿山硬岩矿柱表面迹线间距的智能测量方法，其特性在于，具体包括以下步骤： 步骤一：收集海量地下采场中不同状态矿柱表面的原始迹线特征图像； 步骤二：对收集的原始迹线特征图像进行预处理，将预处理后的图像重新组合完成图像数据库的构建，并按设定比例将图像数据库中的图像数据划分为训练集和测试集； 步骤三：构建基于深度学习框架的卷积神经网络，利用训练集训练卷积神经网络得到高精度卷积神经网络，并利用测试集测试高精度卷积神经网络的性能，获得用于预测图像内迹线分布的预测模型； 步骤四：将待分析的目标图像作为输入数据输入至预测模型中，利用预测模型对目标图像的迹线特征进行预测，获得迹线的预测分布图； 步骤五：先根据角度差异原理，输入角度阈值，对所有经过预测得到的迹线实施断裂分割，初步得到若干具有一定像素长度的迹线片段；再引入断裂阈值对初步得到的若干迹线片段进行二次检测，获得与实际勘察结果一致的迹线片段数量； 步骤六：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，基于分类误差最小化原则确定最佳分组数目和其包含的迹线条数； 步骤七：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，并基于标定结果确定出最优的组内间距和总间距的测量值。

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