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摘要
针对传统冲击地压危险评价方法计算量大、危险区域划分精度低等问题，为适应冲击地压防治智能化、可视化的发展需求，提出了一种基于图像识别技术的冲击地压危险区域智能化评价方法。采用半定量化估算方法，对11项冲击地压危险的动静载主控因素进行量化表征；基于OpenCV机器视觉库和深度学习模型，实现对单一主控因素的图像识别；通过构建图像灰阶与应力集中系数的映射矩阵，实现对单一影响因素的线性与非线性叠加，得到评价区域的应力集中系数矩阵；采用min-max标准化法构建冲击地压危险区域的“无、弱、中等、强”4级判别标准，实现分级分区评价。基于Python语言开发了冲击地压危险智能化评价软件，并对软件实际应用效果进行了检验，结果表明：软件将传统仅针对巷道的一维线性危险区域划分方法改进为针对整个采掘空间的二维平面划分方法，显著提高了评价效率和危险区域划分精度，降低了人工成本；评价结果与微震能量密度云图、现场实测矿压规律一致性较高，可为现场冲击地压防治工作提供有效指导。
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单位中煤能源研究院有限责任公司
