一种基于机器学习的矿山井巷测量方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的矿山井巷测量方法及系统，包括采集预设区域内多传感器的监测数据和图像数据，对所述监测数据和所述图像进行预处理；对所述图像数据进行形变特征识别，将具有所述形变特征的所述预设区域作为第一变形区域，反之作为歧义区域，采用所述监测数据对所述歧义区域进行变化识别定位，将具有所述变化定位的所述歧义区域作为第二变形区域；采用不相似度对所述第一形变区域和所述第二形变区域进行形变联合标定，获得联合标定数据，根据所述联合标定对所述第一形变区域和所述第二形变区域进行动态分层评估，获得变形指数；根据所述变形指数构建矿山井巷测量模型，将待测量数据输入所述矿山井巷测量模型，输出测量结果。