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公开(公告)号：CN115875062A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211503159.6
申请日：2022-11-28
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于巷道顶板锚杆行走的超前支护设备及方法，该设备包括行走装置、位移补偿装置、吊锁装置以及多级翻转顶板装置；其中吊锁装置通过位移补偿装置安装在行走装置的吊板中部，多级翻转顶板装置通过液压马达安装在行走装置的吊板前部；行走装置包括一级吊板、二级吊板以及安装在吊板上的伸缩液压缸；位移补偿装置包括横向位移补偿装置以及纵向位移补偿装置；吊锁装置包括气动卡盘、伸缩气缸以及固定底座；多级翻转顶板装置由三段翻转顶板、液压马达以及电动绞盘组成。本发明基于巷道顶板锚杆行走的超前支护设备结构紧凑，功能齐全，可实现掘进和支护同时作业，互不干扰，能够实现对多种不同尺寸巷道进行超前支护。
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公开(公告)号：CN115496787A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211171962.4
申请日：2022-09-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明是面向可穿戴智能装备视觉增强现实的单目深度估计方法，属于图像处理技术领域，采用图像活跃度度量来分割图像特征，基于图像轮廓的多向分布，将输入图片分割为高阶特征和低阶特征，将高阶特征和低阶特征进行特征融合并送入共同的解码器来提升网络对于不同特征的感受强度；其次,基于递归网络的深度相似性损失，针对网络估计出的深度图，采用递归网络的方式将其重建后递归送入相同结构的深度估计网络，通过光度损失来约束一阶网络和二阶网络输入图像的相似性，通过深度相似性损失来约束一阶网络和二阶网络输出深度图的相似性，来弥补光度损失在面对低纹理区域时约束性较差的缺陷；深度一致性损失采用风格矩阵的余弦相似度来进行相似性度量。
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公开(公告)号：CN115423857A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211242648.0
申请日：2022-10-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/50 , G06T7/13 , G06T7/90 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种用于可穿戴头盔的单目图像深度估计方法，涉及图像处理技术领域，包括如下步骤：以矿井图像序列作为训练数据，建立进行单目深度估计的深度卷积神经网络模型的训练模型，并从卷积神经网络的平面系数解码器中计算出能预测井下图像深度图的平面系数；基于所述平面系数预测出初始井下图像深度图，根据曼哈顿结构法向检测得到预测法向量，从而与对齐法线相似性约束；通过共平面法向深度约束估计，提取初始预测深度和平面差异求得的深度图，利用两者风格矩阵进行余弦相似度约束。本发明基于能预测井下图像深度图的平面系数间接再预测出深度图，打破了传统的生成初始深度图的方法，且使训练约束的起点高，有效提升了后期深度估计效果。
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公开(公告)号：CN115272438A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210999767.4
申请日：2022-08-19
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种面向三维场景重建的高精度单目深度估计系统及方法，属于图像处理技术领域，在编码器处通过引入Vision Transformers主干网络，ViT主干网络代替卷积网络作为密集预测的主干架构，以恒定的和相对较高的分辨率处理表示，并在每个阶段都有一个全局的接受域，以减少卷积网络中下采样过程中的信息丢失，从而获取图像更多的细节特征和感受野。在解码器处通过利用小波变换来捕获深度图中深度不同的平坦区域之间的深度“跳跃”，这些“跳跃”可以很好地在高频分量中捕获，从而达到强化深度信息图边缘的效果。通过对ViT和小波变换的引入，能够在不使得网络计算更复杂的前提下，又兼顾单目深度估计网络模型对全局特征和局部边缘特征的提取，提高单目深度估计的精度。
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公开(公告)号：CN108491857B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201810141262.8
申请日：2018-02-11
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种视域重叠的多摄像机目标匹配方法，具体如下；根据摄像机1和摄像机2的前5帧信息计算两台摄像机的视野分界线；提取摄像机1视频中的前景目标，根据多特征融合规则将各个前景目标的特征进行融合获得融合后的特征向量；计算摄像机1中各目标在摄像机2中的投影点，确定待匹配目标的可靠区域后，再计算可靠区域内多特征融合向量；计算多特征融合向量的欧式距离，完成视域重叠的多摄像机目标匹配，距离最近且在设定阈值范围内的目标为匹配目标，保存视野分界线参数；更新视野分界线参数，从当前视频帧的前5帧中选取2组参数，再结合当前帧的视野分界线参数进行线性加权，并对视野分界线模型进行更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114647760A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210037094.4
申请日：2022-01-13
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F16/783 , G06F16/75 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06T7/11 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于神经网络自温故及知识传导机制的智能视频图像检索方法，在保证模型实时性的同时，提高小模型检索精度，在精度和效率之间尽可能达到平衡；设置伽马校正模块，通过对图像的局部调整，实现对光照不均匀鲁棒性，提高细节可辨度，避免高频噪声，普适性强；建立自温故机制，允许神经网络的局部自我监督，不断反思、调整学习参数，充分学习到图像深层语义信息，实现神经网络快速收敛，提高检索精度；采用知识传导机制，提升模型精度、降低模型时延，压缩网络参数，最终得到一个性能强和精度高的学生模型；通过传导机制将浅特征知识作为学习目标，采用VAE变分自编码模型重构深度特征，以此生成学习结果，将学习结果与目标进行度量，完成学习任务。
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公开(公告)号：CN110428450B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910707197.5
申请日：2019-08-01
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于矿井巷道移动巡检图像的尺度自适应目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，解决了现有矿井目标跟踪算法在目标剧烈变化、遮挡、背景干扰等场景下无法获取较好的跟踪效果的问题。步骤如下：接收矿井巷道移动巡检视频帧序列的当前视频帧，根据上一帧的目标跟踪位置及尺度信息，得到当前视频帧中的待检测图像块；提取当前视频帧中待检测图像块的HOG特征及LQC特征，分别利用HOG特征相关滤波器和LQC特征相关滤波器计算得到HOG特征响应图及LQC特征响应图；对HOG特征响应图及LQC特征响应图进行加权融合响应，将加权融合响应结果中的最大值位置确定为当前视频帧的目标位置；利用尺度滤波器对目标位置进行尺度估计，得到当前视频帧的尺度信息。
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公开(公告)号：CN113569795A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110902535.8
申请日：2021-08-06
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏华图矿业科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于机器视觉的煤矸石识别方法及系统，其主要目的是提高煤矸石检测的自动化水平和识别率，同时对粉尘等干扰因素保持鲁棒性，该系统主要包括三大部分：1.对煤流视频的读取；2.将采集到的视频送入高性能计算机进行检测；3.输出检测结果，本发明采用的方法能提高煤矸石检测的智能化水平，同时大大减少工作人员的劳动量，不会造成环境污染，在真实矿井环境中具有较强的鲁棒性，能提高对煤矸石识别的正确率，也适于大规模推广。
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公开(公告)号：CN110428383B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910726253.X
申请日：2019-08-07
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊检测概率的移动巡检模糊图像质量修正方法，属于图像质量修正技术领域，解决了现有技术无法对移动巡检模糊图像进行有效的质量评价并修正的问题。该方法包括如下步骤：对移动巡检模糊图像进行再模糊处理，对获得的参考图像进行边缘检测，获得参考图像模糊检测概率；对移动巡检模糊图像进行显著特征提取，根据显著特征提取结果确定显著阈值，根据该显著阈值将移动巡检模糊图像二值化，对获得的二值化图像进行边缘检测，获得二值化图像模糊检测概率；建立包含参考图像模糊检测概率、二值化图像模糊检测概率二者关系的图像质量评价模型，判断移动巡检模糊图像质量是否合格，如果不合格，修正摄像头参数，重新判断，直到合格为止。
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公开(公告)号：CN112507941A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011499054.9
申请日：2020-12-17
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏华图矿业科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种面向矿井AI视频分析的跨视域行人重识别方法及装置，属于计算机视觉技术领域，解决了现有无监督行人重识别方法的精确度较低的问题。方法包括：获取源域数据集和目标域数据集；构建残差网络，将源域数据集和目标域数据集分别输入残差网络进行特征提取，得到源域数据集对应的特征和目标域数据集对应的特征并分别存储至存储器；基于源域数据集对应的特征和目标域数据集对应的特征得到第一损失函数；调节残差网络的参数，直至第一损失函数小于设定阈值时，得到残差网络的最优网络结构；将待重识别的目标图像输入残差网络的最优网络结构，得到待重识别的目标图像对应的行人信息。提高了行人重识别的精度。
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