本發(fā)明涉及礦產(chǎn)邊界檢測領域，具體涉及一種基于人工智能的礦產(chǎn)邊界檢測方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取待檢測區(qū)域的RGB圖像，根據(jù)各像素點的紋理復雜度和顏色復雜度，得到地質(zhì)復雜度向量，根據(jù)RGB圖像得到多尺度空間圖像，根據(jù)地質(zhì)復雜度向量，得到各尺度空間圖像對應的聚類簇，根據(jù)各聚類簇中各像素點的地質(zhì)復雜度向量，構建各聚類簇對應的圖結構，根據(jù)所述圖結構，得到各聚類簇對應的嵌入向量，根據(jù)所述各聚類簇對應的嵌入向量，構建多尺度無向圖，將多尺度無向圖輸入到訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡，得到待檢測區(qū)域的礦產(chǎn)區(qū)域邊界。本發(fā)明構建多尺度無向圖對待檢測區(qū)域進行處理，具有較好的抗模糊能力，同時提高了礦產(chǎn)邊界檢測過程的安全性。