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公开(公告)号：CN114284734A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111113528.6
申请日：2021-09-23
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: H01Q5/28
Abstract: 本发明专利公开一种城市道路超深多频组合探地雷达天线，涉及城市地下病害检测技术领域，该装置主要包括探地雷达阵列组合天线辐射器、钢骨架、转向装置、测距轮、防撞底板、主体外壳等；探地雷达阵列组合天线辐射器置于该天线的中间，并通过钢骨架与两端的转向装置固定连接，转向装置包括轮子及悬挂架，测距轮编码器与一个轮子同轴连接实现测距触发控制，主体外壳置于天线顶部，防撞底板固定于天线前端底部。该装置一方面可以屏蔽外界电磁波的干扰，另一方面可以使整体结构稳定、紧凑，一次作业除了采集低频雷达数据之外，还可以获取多个高频雷达数据，多个频率融合探测可以提高城市道路探测的深度和精度，为城市道路交通安全运营与地下空间可持续性安全开发提供技术支撑与稳定保障。
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公开(公告)号：CN110717464B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910975979.7
申请日：2019-10-15
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达数据的铁路路基病害智能识别方法，包括：通过车载路基检测雷达扫描采样获得原始雷达数据，随后对数据预处理并标注病害的起止里程数、起止深度和类型，分割数据并转换标注文件，划分训练集和测试集，将训练集扩充并归一化后送入卷积神经网络，输出病害类型、位置坐标和置信度，通过梯度下降法迭代计算获得铁路路基病害检测模型，并采用均值平均精度和每秒帧数作为评价指标，最后将病害位置坐标转化为病害起止里程数和起止深度。该方法相比已有的基于图像的铁路路基病害检测方法，充分利用了雷达原始数据并将其与卷积神经网络结合，在对铁路路基病害智能识别的同时给出病害的里程数和病害起止深度，满足了工程需要。
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公开(公告)号：CN111664315A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910163210.5
申请日：2019-03-05
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: F16L55/28 , F16L55/40 , F16L101/30
Abstract: 本发明提供了一种用于管道机器人的防偏转装置，该装置包括行走的橡胶轮和机械臂。将本装置固定在管道机器人前方，使得管道机器人在行驶过程中，机械臂通过重力作用帮助偏转的橡胶轮纠正方向，避免了管道机器人在探测过程中发生偏转带来的测量结果误差。
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公开(公告)号：CN110717464A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910975979.7
申请日：2019-10-15
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达数据的铁路路基病害智能识别方法，包括：通过车载路基检测雷达扫描采样获得原始雷达数据，随后对数据预处理并标注病害的起止里程数、起止深度和类型，分割数据并转换标注文件，划分训练集和测试集，将训练集扩充并归一化后送入卷积神经网络，输出病害类型、位置坐标和置信度，通过梯度下降法迭代计算获得铁路路基病害检测模型，并采用均值平均精度和每秒帧数作为评价指标，最后将病害位置坐标转化为病害起止里程数和起止深度。该方法相比已有的基于图像的铁路路基病害检测方法，充分利用了雷达原始数据并将其与卷积神经网络结合，在对铁路路基病害智能识别的同时给出病害的里程数和病害起止深度，满足了工程需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109375917A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811294505.8
申请日：2018-11-01
Applicant: 中国矿业大学(北京)
CPC classification number: G06F8/38
Abstract: 本发明提供了基于XML的道路养护信息管理系统生成方法，该方法通过修改XML配置文件完成系统界面修改和相关的数据库操作，所述系统界面修改用于更新因需求变化引起的系统界面变动，所述数据库操作用于配置数据实体，通过系统界面修改和相关的数据库操作，自动生成符合用户需求的道路养护信息管理系统。
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公开(公告)号：CN109345592A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811294514.7
申请日：2018-11-01
Applicant: 中国矿业大学(北京)
CPC classification number: G06T7/73 , G06K9/00523 , G06T2207/10044 , G06T2207/30184
Abstract: 本发明采用零偏置模式探地雷达，针对B扫描得到的雷达数据，以探地雷达数据为基础，采用奇异值分解对原始数据进行预处理并分离出有效信号，然后再利用信号梯度和振幅的差异得到空洞边界点，计算每个空洞边界点的三维坐标，逐一连接空洞边界点得到地下空洞的三维坐标。
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公开(公告)号：CN106405504B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201610739103.9
申请日：2016-08-26
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明公开一种探地雷达数据去噪方法，通过利用剪切波变换和奇异值分解，实现对噪声的滤除，达到增强有效回波信号的目的。本方法首先利用奇异值分解对直达波进行了分离和滤除，然后利用剪切波变换对探地雷达数据进行处理，得到变换域中的系数矩阵，并对其再次进行奇异值分解。数据中如果含有有效信号，则稀疏程度较高，分解后的特征值矩阵中将会存在对整体贡献率较大的值；如果只含有噪声，则特征值矩阵中的特征值相对平均，分解后的特征值矩阵的特征值对整体贡献率也相对分散平均。根据此原理，对数据进行滤波处理，并对处理后的数据进行剪切波逆变换，得到去噪后的探地雷达数据。
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公开(公告)号：CN107621626B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201710928460.4
申请日：2017-10-09
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明涉及的是一种基于深度卷积神经网络的雷达信号铁路路基病害检测方法。该方法通过车载路基检测雷达自动扫描采样获得路基原始雷达数据，然后抽取各扫描道轨枕上界面处的雷达反射信号序列进行频谱分析，获得轨枕和铁轨强反射信号的频谱灰度图；通过标注采集的部分信号频谱图中病害，设计深度卷积神经网络提取信号分析特征图，采用候选区域网络和全连接层，多次迭代构建铁路路基病害检测模型，得到路基病害的分类和检测框的预测。该方法首次提出利用深度卷积神经网络，分析铁路路基探地雷达信号中铁轨和轨枕的强反射信号，实现有砟铁路路基病害的快速检测和病害识别，为路基病害的快速整治处理提供技术支持，满足未来线路自动检测、快速养护的需求，保证铁路运营安全。
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公开(公告)号：CN107452005B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201710678856.8
申请日：2017-08-10
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明涉及的是一种结合边缘帧差和高斯混合模型的运动目标检测方法。通过将帧差法引入高斯混合模型，快速区分背景区域和运动目标区域，从而提取前景中完整的运动目标。结合视频图像序列帧差信息和边缘帧差信息，采用多种模型更新率和改进的高斯分布生成准则实现运动目标的提取。本发明能有效过滤前景噪声，有较好的抗干扰能力和模型收敛性，运算效率高，适用于复杂背景下的实时检测。
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