1.一種無(wú)人值守斗輪堆取料機(jī)的料堆邊界自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的無(wú)人值守斗輪堆取料機(jī)的料堆邊界自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，所述原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)中各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為極坐標(biāo)系下料堆表面的距離-角度信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的無(wú)人值守斗輪堆取料機(jī)的料堆邊界自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)所述原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理以得到預(yù)處理后點(diǎn)云數(shù)據(jù)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的無(wú)人值守斗輪堆取料機(jī)的料堆邊界自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)所述預(yù)處理后點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行基于局部窗口的幾何特征提取以得到窗口幾何特征語(yǔ)義編碼特征矩陣的集合，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的無(wú)人值守斗輪堆取料機(jī)的料堆邊界自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)所述窗口幾何特征語(yǔ)義編碼特征矩陣的集合進(jìn)行基于核心信息匯聚的料堆幾何特征聚合分析以得到目標(biāo)料堆幾何特征聚合編碼矩陣，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的無(wú)人值守斗輪堆取料機(jī)的料堆邊界自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，計(jì)算所述窗口幾何特征語(yǔ)義編碼特征矩陣的集合中的各個(gè)窗口幾何特征語(yǔ)義編碼特征矩陣相對(duì)于所述目標(biāo)料堆幾何特征粗粒度語(yǔ)義匯聚編碼矩陣的核匯聚補(bǔ)償因子以得到目標(biāo)料堆幾何特征語(yǔ)義核匯聚補(bǔ)償因子的集合，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的無(wú)人值守斗輪堆取料機(jī)的料堆邊界自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，將所述目標(biāo)料堆幾何特征語(yǔ)義核匯聚差異補(bǔ)償編碼矩陣輸入基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的補(bǔ)償特征重要性評(píng)分模塊以得到所述目標(biāo)料堆幾何特征語(yǔ)義核匯聚補(bǔ)償因子，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的無(wú)人值守斗輪堆取料機(jī)的料堆邊界自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，使用權(quán)重參數(shù)向量乘以所述目標(biāo)料堆幾何特征語(yǔ)義核匯聚差異補(bǔ)償編碼矩陣，并將相乘結(jié)果加上偏置項(xiàng)以得到目標(biāo)料堆幾何特征語(yǔ)義核匯聚補(bǔ)償特征調(diào)制向量，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的無(wú)人值守斗輪堆取料機(jī)的料堆邊界自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述目標(biāo)料堆幾何特征語(yǔ)義核匯聚補(bǔ)償因子的集合，對(duì)所述窗口幾何特征語(yǔ)義編碼特征矩陣的集合和所述目標(biāo)料堆幾何特征粗粒度語(yǔ)義匯聚編碼矩陣進(jìn)行語(yǔ)義補(bǔ)償匯聚編碼以得到所述目標(biāo)料堆幾何特征聚合編碼矩陣，包括：
10.一種無(wú)人值守斗輪堆取料機(jī)的料堆邊界自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：