[发明专利]用于矿洞的支撑设备的支撑稳定性的智能检测方法

权利要求书

1.一种用于矿洞的支撑设备的支撑稳定性的智能检测方法，其特征在于，包括：

获取支撑设备支撑矿洞断面的图像；

将所述图像通过深度卷积神经网络，以获得初始特征图；

确定所述初始特征图中对应于所述图像中支撑设备支撑矿洞的顶壁、两个侧壁和底壁的四个感兴趣区域，以获得四个部分特征图；

将所述初始特征图分别与所述四个部分特征图进行矩阵相乘，以将所述四个部分特征图中的特征分别映射到所述初始特征图所在的特征空间中，以获得四个类注意力特征图；

融合所述四个类注意力特征图，以获得区域特征图；

将所述区域特征图和所述初始特征图分别通过一个或多个全连接层，以获得对应于所述区域特征图的第一分类特征向量和对应于所述初始特征图的第二分类特征向量；以及

将所述第一分类特征向量和所述第二分类特征向量级联后通过分类函数，以获得分类结果，所述分类结果用于表示矿洞的支撑设备的稳定性是否符合预设要求。

2.根据权利要求1所述的用于矿洞的支撑设备的支撑稳定性的智能检测方法，其中，确定所述初始特征图中对应于所述图像中支撑设备支撑矿洞的顶壁、两个侧壁和底壁的四个感兴趣区域，以获得四个部分特征图，包括：

确定所述图像中支撑设备支撑矿洞的顶壁、两个侧壁和底壁的位置；及

将所述支撑设备支撑矿洞的顶壁、两个侧壁和底壁的位置映射到所述初始特征图中，以确定所述四个感兴趣区域。

3.根据权利要求2所述的用于矿洞的支撑设备的支撑稳定性的智能检测方法，其中，设定所述初始特征图的尺寸为M*N，所述四个感兴趣区域的尺寸分别为M*a1，M*a2，b1*N和b2*N，其中，a1大于等于1且小于等于N，a2大于等于1且小于等于N，b1大于等于1且小于等于M，b2大于等于1且小于等于M。

4.根据权利要求3所述的用于矿洞的支撑设备的支撑稳定性的智能检测方法，其中，将所述初始特征图分别与所述四个部分特征图进行矩阵相乘，以将所述四个部分特征图中的特征分别映射到所述初始特征图所在的特征空间中，以获得四个类注意力特征图，包括：

将所述初始特征图分别与尺寸为b1*N和b2*N的所述部分特征图进行矩阵相乘，以获得二个所述类注意力特征图；

将所述初始特征图进行旋转，其中，旋转后的所述初始特征图的尺寸为N*M；以及

将旋转后的所述特征图分别与尺寸为M*a1和M*a2的所述部分特征图进行矩阵相乘，以获得二个所述类注意力特征图。

5.根据权利要求1所述的用于矿洞的支撑设备的支撑稳定性的智能检测方法，其中，融合所述四个类注意力特征图，以获得区域特征图，包括：

将所述四个类注意力特征图调整为同一尺寸；以及

计算调整为同一尺寸后的所述四个类注意力特征图的按像素位置的加权和，以获得所述区域特征图。

6.根据权利要求1所述的用于矿洞的支撑设备的支撑稳定性的智能检测方法，其中，所述深度卷积神经网络为深度残差网络。