一种基于大数据的矿用卡车油耗管理方法及系统

    公开(公告)号:CN119520566A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411635131.7

    申请日:2024-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的矿用卡车油耗管理方法及系统,属于油耗管理技术领域,能够提供及时的油耗异常预警;包括以下步骤:响应于在第一路径上行驶的第一矿用卡车上的第一RFID接收器接收到设置在预设的第一路径上的第一预设位置处的第一RFID发射器和第二RFID发射器发送来的射频信号,分别获取并记录第一矿用卡车的第一剩余油量信息和第二剩余油量信息;根据第一剩余油量信息和第二剩余油量信息计算第一矿用卡车的第一油耗量信息;根据第一矿用卡车的第一载重信息从第一数据库中,匹配得到第一载重信息对应的正常油耗量信息;当第一油耗量信息与正常油耗量信息的差值大于或等于第一预设值时,向预设的终端设备发送油耗异常信息。

    一种基于深度学习的矿山装载区分类方法及系统

    公开(公告)号:CN117274931A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311016998.X

    申请日:2023-08-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的矿山装载区分类方法及系统,包括:获取矿山场景图像,对图像进行初步处理,输出初级特征图;对初级特征图执行特征提取操作,获得高级特征图;对高级特征图进行装载区分类预测,获得分类结果。本发明提供的基于深度学习的矿山装载区分类系统,提出利用深度学习网络对矿山的不同驾驶区域进行识别,可识别装载区、运输区和卸载区三种矿山驾驶区域,设计基本单元搭建特征提取网络来提升对矿区场景图像特征的提取能力,基本单元采用捷径连接保留上层信息避免全局信息的损失、采用跨层连接进行不同层次特征的融合,提升了网络对不同尺度目标特征的感知。

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