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龙图腾网获悉贵州理工学院;贵州理工智矿科技有限公司申请的专利基于因果小波共振网络的煤矿作业场景异常检测方法及系统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：CN121615052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610140739.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于因果小波共振网络的煤矿作业场景异常检测方法及系统是由周波;司丞;刘勇;丛地顺;王斌设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果小波共振网络的煤矿作业场景异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业安全技术领域，特别是涉及一种基于因果小波共振网络的煤矿作业场景异常检测方法及系统。所述方法包括：获取多模态感知数据并构建高维时空特征场；采用因果小波共振网络对高维时空特征场进行变换处理，提取出实时因果谐振谱；调取预先学习得到的基线和谐谱及其协方差矩阵，计算基线和谐谱与实时因果谐振谱之间的马氏距离，生成时空失谐图；判断时空失谐图中各时空位置的失谐值是否超过预设阈值，若超过则为异常，分析对失谐贡献最大的因果小波类型及参数，生成可解释异常告警信息，从而提高异常检测精度，且能对微弱、未知、蕴含因果逻辑的异常萌芽进行高灵敏度感知和可解释性判断。

本发明授权基于因果小波共振网络的煤矿作业场景异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于因果小波共振网络的煤矿作业场景异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取煤矿作业场景的视频数据、定位数据、传感器数据作为多模态感知数据，并将所述多模态感知数据统一映射至离散四维时空网格中，构建得到高维时空特征场； 采用因果小波共振网络对所述高维时空特征场进行变换处理，提取出表征当前煤矿作业场景状态的实时因果谐振谱；其中，所述因果小波共振网络包含至少一个因果小波变换层，所述因果小波变换层采用一组预定义且对特定因果模式敏感的因果小波基函数；因果小波基函数的公式表示为：；其中，为标准四维母小波函数，选自四维墨西哥帽小波或四维Morlet小波；为时空尺度参数，用于控制分析视野的大小；为时空平移向量，实现小波在四维时空场上的滑动分析；为由方向参数决定的四维旋转矩阵，用于赋予小波方向选择性；为与因果概念相关联的因果核函数，所述因果核函数为可学习或预定义的数学模型； 所述采用因果小波共振网络对所述高维时空特征场进行变换处理，提取出表征当前煤矿作业场景状态的实时因果谐振谱，包括：对所述高维时空特征场与所述因果小波共振网络中的因果小波基函数进行卷积积分操作，得到实时因果谐振谱；所述实时因果谐振谱的公式表示为：；其中，表示与因果概念最相关的特征通道；是一个高维张量，每个元素的值代表了场景在特定时空平移向量附近，在特定时空尺度参数、特定方向参数上，与特定因果概念的符合程度；为时空尺度参数；表示复共轭运算；表示由三个空间维度x，y，z和一个时间维度t共同构成的完整时空；是离散四维时空网格中的体素；是的简写形式，在所述实时因果谐振谱的公式中作为积分的测度，表示积分运算是在由三个空间维度和一个时间维度构成的连续四维流形上，对被积函数在每一个无穷小的时空平移向量上的值进行求和； 调取通过无异常标准作业场景数据学习得到的基线和谐谱及其协方差矩阵，计算所述基线和谐谱与所述实时因果谐振谱之间的马氏距离，生成时空失谐图；所述时空失谐图的公式表示为：；其中，表示基线和谐谱；表示协方差矩阵；每一个时空平移向量，将所有其他参数对应的谐振谱系数组织成一个长向量；时空失谐图是一个标量场，在特定时空平移向量的值越大，状态偏离越远；T表示转置矩阵； 判断所述时空失谐图中各时空位置的失谐值是否超过预设阈值，若超过则判定为异常状态，并分析对失谐贡献最大的因果小波类型及参数，生成包含异常位置、程度及因果的可解释异常告警信息。

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