-
公开(公告)号：CN117346805B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202311150868.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01C21/34 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 一种非结构化环境的特种车辆自动驾驶路径规划方法，通过SLAM地面分割算法，将三维高度信息存储于相应栅格，获得非结构环境占用栅格图，再将所述栅格图地形数据划分为训练集和测试集；结合感知模块输入信息及特种车辆动力学建模，从栅格图地形数据中提取可通行区域，实现风险图构建；根据风险图构造自适应性的奖励函数，搭建强化学习模型以及Agent的神经网络；基于构建非结构化环境测试机进行训练，在每个训练周期初始化阶段构建随机函数，随机化起点和终点位置，使系统具泛化性；通过强化学习训练获得策略网络，在测试集中执行路径规划，实现非结构化环境下高效的处理环境信息，提高特种车辆面对不同地形的适应性及有效的自动驾驶。
-
公开(公告)号：CN118641509A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411126528.3
申请日：2024-08-16
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N21/552 , H01Q15/00
Abstract: 本发明的实施例提供一种Anapole激发的全介质超表面传感器，包括：衬底；多个超表面体，多个所述超表面体以阵列的形式设置在所述衬底上，相邻两个所述超表面体间隔布置，每一所述超表面体关于X轴对称布置且关于Y轴对称布置，所述超表面体的Y轴长度大于X轴长度，每一所述超表面体上设有一对关于Y轴对称排列的缺陷，一对所述缺陷间隔布置，每一所述缺陷关于X轴对称布置且关于Y轴对称布置，所述缺陷的Y轴长度小于所述缺陷的X轴长度。当太赫兹电场沿着X方向正入射时，Anapole模式的激发，实现提高电场局域增强效应，提高检测灵敏度，且传感器具有极高的Q值和FoM值。
-
公开(公告)号：CN118582204A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411076493.7
申请日：2024-08-07
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本申请涉及采煤技术领域，具体而言，涉及一种采煤工作面瓦斯涌出监测控制系统。所述采煤工作面瓦斯涌出监测控制系统，包括：采煤机，被设置为用于在采煤工作面采煤；消纳装置，被设置为用于向所述采煤工作面喷洒瓦斯消溶剂，以消纳自所述采煤工作面涌出的瓦斯；监测装置，被设置为用于获取所述采煤工作面的瓦斯浓度信息；控制装置，与所述监测装置、所述消纳装置和所述采煤机电信号连接，并被配置为根据所述瓦斯浓度信息控制所述消纳装置的启停以及所述采煤机的启停和割煤钻速。根据上述方案，可以改善因抽排系统启动不及时或排量不足而导致不能及时排出瓦斯的问题，有利于降低井下瓦斯浓度，降低瓦斯爆炸的风险。
-
公开(公告)号：CN117712705B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410118195.3
申请日：2024-01-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本公开的实施例提供一种基于石墨烯的太赫兹多功能超表面器件，包括：多功能超表面器件由呈周期性排布的多个超表面单元组成；每个超表面单元包括至下而上设置的底层金属反射层、中间介质层和顶层图案层；顶层图案层包括金属条和石墨烯薄膜层；其中，当线极化的太赫兹波竖直入射到超表面器件时，改变石墨烯薄膜层中石墨烯的费米能级，使石墨烯薄膜层和金属条产生电偶极子共振，且金属条与底层金属反射层产生电偶极子共振，使金属条与入射电磁波产生强耦合，实现对入射太赫兹波的高效吸收以及高效的极化转换效果。本公开，借助石墨烯费米能级的可调特性，通过外加电压，使其费米能级可调控，从而实现同时得到很好的吸收效果与极化转换效果。
-
公开(公告)号：CN118154464B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410324503.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像去雾技术领域，公开了一种矿井复杂受限空间尘雾环境下图像去雾方法及系统。基于图像去雾算法旨在通过去除雾层从而恢复高质量图像，首先，提出了MBSF模块，其目的在于将图像特征分离到三个不同的频率分量，使得网络能够从不同频率的信息中提取更多的特征信息；然后，提出了GSF模块用于引导频率合成并探索频率分量的内在联系，将三者频率分量进行引导从而生成信息量最大的频率分量，获取不同频率分量的关联性，并探索信息量最大的频率分量的内在联系，实现频率信息引导融合；将上述提出的模块加入到编码器‑解码器架构进行训练，学习图像特征，获得无雾图像。总而言之，本发明提出了MBSF模块和GSF模块，提高了模型的去雾效果和泛化性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118410459A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410579430.7
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06V20/59 , G06V40/18 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种应急救援环境下基于多模态融合的驾驶员行为识别方法，包括通过高度逼真的驾驶模拟器模拟应急救援环境，招募驾驶员进行大量实验获得模拟实验数据，并结合真实应急救援场景下的实车实验数据，构建应急救援环境下的驾驶员行为数据集、通过多模态特征提取模块分别提取预瞄环境图像、驾驶员眼动图像、驾驶员肌电数据和车辆操纵数据的初始多源数据特征，基于不同注意力机制深入挖掘特征数据的时空特性，获取不同特征数据对驾驶员行为的影响权重系数，采用加权的方式融合多模态驾驶员行为特征数据等，本发明克服了应急救援环境下通过单模态数据难以精准识别驾驶员行为的缺陷。
-
公开(公告)号：CN118154464A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410324503.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像去雾技术领域，公开了一种矿井复杂受限空间尘雾环境下图像去雾方法及系统。基于图像去雾算法旨在通过去除雾层从而恢复高质量图像，首先，提出了MBSF模块，其目的在于将图像特征分离到三个不同的频率分量，使得网络能够从不同频率的信息中提取更多的特征信息；然后，提出了GSF模块用于引导频率合成并探索频率分量的内在联系，将三者频率分量进行引导从而生成信息量最大的频率分量，获取不同频率分量的关联性，并探索信息量最大的频率分量的内在联系，实现频率信息引导融合；将上述提出的模块加入到编码器‑解码器架构进行训练，学习图像特征，获得无雾图像。总而言之，本发明提出了MBSF模块和GSF模块，提高了模型的去雾效果和泛化性能。
-
公开(公告)号：CN112633287B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202011566285.7
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V30/148 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种面向矿井多源异构图文信息的文本识别方法及装置，属于计算机视觉技术领域，解决了现有的多源异构图文信息的文本识别方法获得的多源异构图文信息精度较差且速度较慢的问题。方法包括：获取包含矿井多源异构图文信息的原始输入图像；基于分割建议网络SPN对原始输入图像进行分割，得到原始输入图像的文本建议区域；对文本建议区域进行特征提取，得到原始输入图像的超分辨率文本建议区域；基于快速卷积神经网络Fast R‑CNN和超分辨率文本建议区域获取原始输入图像的文本检测框；基于循环神经网络RNN提取文本检测框中的字符，得到原始输入图像中的矿井多源异构图文信息。实现了原始输入图像中的矿井多源异构图文信息的识别。
-
公开(公告)号：CN117579625B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410067840.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/12 , G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G07C1/20
Abstract: 本发明涉及一种用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，包括远程服务器配置巡检任务，巡检任务基于配置的算法模型获取巡检任务的计算结果。边缘侧服务器根据巡检任务和算法模型的输入确定配置于巡检区域内的输入源。远程服务器根据输入源采集的历史数据构建包含风险性数据的计算任务，在边缘侧配置的计算节点执行计算任务。远程服务器根据计算任务的计算结果获取输入源数据的可靠性，确定计算任务的结果和风险型数据的预期风险属性一致的输入源为可靠输入源，并基于可靠输入源所接入的终端构建巡检序列，基于终端的负载分发巡检序列。通过随机引入噪音和风险因素来识别井下的模型是否可靠的问题。
-
公开(公告)号：CN112102388B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010987267.X
申请日：2020-09-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/46 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于巡检机器人单目图像获取深度图像的方法及装置，属于图像处理技术领域，解决了现有现有的方法获得的深度图像精确度较低的问题。方法包括：构建多尺度卷积神经网络；所述多尺度卷积神经网络包括第一尺度卷积神经网络、第二尺度卷积神经网络和第三尺度卷积神经网络；基于变焦距数据集对所述多尺度卷积神经网络进行训练，得到多尺度卷积神经网络的最优网络结构并保存；将巡检机器人拍摄的单目图像输入所述多尺度卷积神经网络的最优网络结构，得到单目图像对应的深度图像，提高了深度图像的精确度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
259
records
(took 0.028 seconds)
