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龍圖騰網恭喜昆明理工大學申請的專利一種基于多維數據的礦山爆堆鏟裝效率統計方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119862366B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510352366.3，技術領域涉及：G06F17/18；該發明授權一種基于多維數據的礦山爆堆鏟裝效率統計方法及系統是由李祥龍;崔光久;王建國;霍飛;鄭超;左庭;顏世騫設計研發完成，并于2025-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多維數據的礦山爆堆鏟裝效率統計方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及礦山開采工作效率分析領域，尤其是一種基于多維數據的礦山爆堆鏟裝效率統計方法及系統，所述方法包括如下步驟：獲取鏟運機在礦山爆堆鏟裝過程中的多維實時運行數據；基于所述多維實時運行數據獲得所述鏟運機的多模態融合特征信息數據；根據所述多模態融合特征信息數據得到所述鏟運機的運行周期信息數據；結合所述運行周期信息數據構建所述鏟運機的鏟裝效率統計優化模型；依據所述鏟裝效率統計優化模型獲得所述鏟運機的鏟裝效率統計結果，完成對礦山爆堆鏟裝效率的統計。本發明基于鏟運機的多維度運行數據得到多模態特征信息，有助于分析鏟運機的工作狀態獲得運行周期，進而構建鏟裝效率統計優化模型，提升了鏟裝效率統計的準確性。

本發明授權一種基于多維數據的礦山爆堆鏟裝效率統計方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多維數據的礦山爆堆鏟裝效率統計方法，其特征在于，包括如下步驟：獲取鏟運機在礦山爆堆鏟裝過程中的多維實時運行數據；基于所述多維實時運行數據獲得所述鏟運機的多模態融合特征信息數據；根據所述多模態融合特征信息數據得到所述鏟運機的運行周期信息數據；結合所述運行周期信息數據構建所述鏟運機的鏟裝效率統計優化模型；依據所述鏟裝效率統計優化模型獲得所述鏟運機的鏟裝效率統計結果，完成對礦山爆堆鏟裝效率的統計；所述根據所述多模態融合特征信息數據得到所述鏟運機的運行周期信息數據，包括：基于所述多模態融合特征信息數據獲得綜合特征向量，從而識別所述鏟運機的完整動作周期；對所述完整動作周期進行異常檢測得到所述鏟運機的運行周期信息數據；所述結合所述運行周期信息數據構建所述鏟運機的鏟裝效率統計優化模型，包括：對所述運行周期信息數據進行統計分析得到所述鏟運機的鏟裝次數和作業效率，所述鏟裝次數和所述作業效率作為輸出目標；將所述綜合特征向量作為輸入特征，構建所述輸入特征和所述輸出目標之間的映射函數作為所述鏟運機的鏟裝效率統計模型；將所述鏟裝效率統計模型進行訓練與優化得到所述鏟運機的鏟裝效率統計優化模型；所述將所述綜合特征向量作為輸入特征，構建所述輸入特征和所述輸出目標之間的映射函數作為所述鏟運機的鏟裝效率統計模型，包括： ；其中，為模型輸出，表示映射函數，為綜合特征向量，為模型參數；所述依據所述鏟裝效率統計優化模型獲得所述鏟運機的鏟裝效率統計結果，完成對礦山爆堆鏟裝效率的統計，包括：依據所述鏟裝效率統計優化模型對所述鏟運機的礦山爆堆鏟裝過程進行擬合分析得到鏟裝效率統計結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人昆明理工大學，其通訊地址為：650093 云南省昆明市五華區學府路253號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。