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公开(公告)号：CN112669376B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110116010.1
申请日：2021-01-28
Applicant: 燕山大学 , 唐山曹妃甸煤炭港务有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种料堆残垛层高计算方法及系统，方法包括：获取取料机预扫描过程的雷达探测料堆的二维点云数据；根据取料机悬臂的回转角度，将二维点云数据转化为三维点云数据；对三维点云数据进行预处理，得到处理后的三维点云数据；对处理后的三维点云数据进行RANSAC算法平面识别提取处理，得到当前残垛点云的取料平台平面；计算取料平台平面中点云集合的Z轴坐标均值，并将Z轴坐标均值标记为取料平台高度值；判断取料平台平面的数量与残垛实际分层数量是否相等；不相等则重复获取取料平台平面，相等时则计算各个取料平台平面之间的高度差，即料堆残垛层高，可有效提高料堆残垛层高的计算精度，提升取料机的取料效率。
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公开(公告)号：CN114067080A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111404774.7
申请日：2021-11-24
Applicant: 燕山大学 , 唐山曹妃甸煤炭港务有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种获取料堆高程模型的方法及系统，该方法包括以下步骤：分别获取毫米波雷达、双天线差分北斗传感器和角编码器采集的数据；对所述毫米波雷达、双天线差分北斗传感器和角编码器采集的数据进行坐标系的转换和联合解算，得到料堆的原始点云数据；对所述原始点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据；利用基于三角剖分的差值算法对所述预处理后的点云数据进行处理，得到堆料高程模型。本发明具有很好的环境适应性、稳定性、便捷性和低成本等特点，能够满足实际的项目需求。
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公开(公告)号：CN119068170A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411049525.4
申请日：2024-08-01
Applicant: 燕山大学 , 唐山曹妃甸煤炭港务有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G06V10/25 , G01S13/88 , G01B15/04 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06F18/2411 , G06N20/10 , G06N7/02 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种料堆边缘检测方法、装置、介质及产品，涉及4D毫米波雷达点云处理技术领域。方法包括：将待测三维点云数据从毫米波雷达坐标系转换到坝基堆场坐标系，得到坝基堆场坐标系下的三维点云数据；对毫米波雷达坐标系下的三维点云数据，以及坝基堆场坐标系下的三维点云数据进行直通滤波处理或统计滤波处理，得到目标三维点云数据；将目标三维点云数据按帧序划分得到样本点云，提取样本点云的特征，并将样本点云的特征输入到料堆边缘检测模型中，得到料堆边缘检测结果。本发明利用差分进化算法优化料堆边缘检测模型的参数选择，能够提高料堆边缘检测的精度。
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公开(公告)号：CN118859154A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410874838.7
申请日：2024-07-02
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G01S7/41 , G01S13/72 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种桥式卸船机抓斗轨迹识别方法、装置、介质及产品，涉及桥式卸船机自动化技术领域。方法包括：将当前原始采集点云数据由毫米波雷达坐标系转换至桥式卸船机空间直角坐标系，并输入到训练后的支持向量机模型中，得到当前初始目标点云数据并进行去噪和去离群点处理，基于抓斗高度确定当前目标点云数据中的抓斗点云数据；确定抓斗点云数据的坐标平均值为抓斗中点坐标进而得到抓斗轨迹。本发明基于训练后的支持向量机模型，能够提高基于4D毫米波雷达识别桥式卸船机抓斗轨迹的精度。
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公开(公告)号：CN118707484A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411069477.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛港股份有限公司第九港务分公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于4D毫米波雷达的全天候靠离泊船只位置识别方法，涉及目标位置识别技术领域。方法包括：将毫米波雷达点云数据转换到空间直角坐标系并进行预处理，得到预处理点云数据；将预处理点云数据输入到训练后的多层感知机模型中，得到分类点云数据；利用统计滤波算法滤除分类点云数据中的离群点，得到船只近岸侧外壁滤波点云数据；采用随机采样一致性算法对船只近岸侧外壁滤波点云数据进行平面拟合，得到船只近岸侧外壁平面方程；基于船只近岸侧外壁平面方程，确定当前时刻的船只位置姿态。本发明利用随机采样一致性算法识别靠离泊船只位置，能够提高靠离泊船只位置识别的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117554915A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311482043.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G01S7/41 , B65G15/00 , B65G43/08 , G06T7/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种传输皮带上料流料位状态检测方法、系统及电子设备，涉及料位检测技术领域。方法包括：基于毫米波雷达获取的不同时刻目标点处待测传输皮带上的点云数据构建传输皮带上料流的高程图；利用Kmeans聚类算法对高程图中的像素点进行聚类处理，得到聚类高程图；对聚类高程图进行灰度均值滤波处理，确定灰度均值曲线；基于灰度均值曲线，确定不同时刻传输皮带上料流经过目标点的料位状态。本发明通过结合毫米波雷达探测技术对料流的监测和测距，能够在复杂环境下对传输皮带上料流料位状态进行精确检测。
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公开(公告)号：CN117171680A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311137709.1
申请日：2023-09-05
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G01N21/01 , G01N21/3577
Abstract: 本发明公开了一种石油类污染物分类方法、系统及电子设备，涉及污染识别技术领域。方法包括获取待测石油类污染物的红外光谱数据；将待测石油类污染物的红外光谱数据输入到石油类污染物分类模型中，确定待测石油类污染物的种类；石油类污染物分类模型是利用石油类污染物的红外光谱标注数据对改进一维卷积神经网络进行训练后得到的；改进一维卷积神经网络是基于Inception卷积模块对一维卷积神经网络进行改进后得到的。本发明通过基于Inception卷积模块搭建并训练改进一维卷积神经网络，能够提高不同石油类污染物的红外光谱特征提取精度，进而提高石油类污染物的分类精度。
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公开(公告)号：CN116592823A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310202587.3
申请日：2023-03-06
Applicant: 国投曹妃甸港口有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
Inventor： 李欣 , 刘金朋 , 王书彬 , 王云健 , 王红涛 , 于冯全 , 刘伟 , 郑欣 , 姜帅 , 李慧鹏 , 王强 , 黄强 , 沈阅 , 高明 , 史达 , 曹禹 , 韩怿 , 陈鹏 , 高鹏 , 温德龙 , 王轶之 , 马金 , 于航
Abstract: 本发明提供了一种装船机溜筒铲斗俯仰角度检测装置。该检测装置包括：拉绳位移传感器、传感器安装板以及计算机；所述拉绳位移传感器设于所述传感器安装板上，所述传感器安装板设于装船机溜筒铲斗俯仰油缸的缸筒表面；所述拉绳位移传感器的绳端通过预制件装夹在所述装船机溜筒铲斗俯仰油缸的缸臂端部；所述拉绳位移传感器与所述计算机相连接；所述拉绳位移传感器的拉绳随着所述缸臂做伸缩运动，检测所述缸臂的拉绳位移信号；所述拉绳位移传感器将所述拉绳位移信号上传至所述计算机，所述计算机用于根据所述拉绳位移信号计算装船机溜筒铲斗的俯仰角度。本发明能够实时动态检测装船机溜筒铲斗的俯仰角度。
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公开(公告)号：CN114298205A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111599892.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛港股份有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种石油类油种识别方法及系统，方法包括：获取多组不同浓度配比下的石油类荧光光谱数据；对多组不同浓度配比下的所述石油类荧光光谱数据均进行去散射处理和插值校正，得到有效石油类荧光光谱数据；对所述有效石油类荧光光谱数据进行重构和分解，得到浓度荧光光谱矩阵；对所述浓度荧光光谱矩阵进行归一化处理，得到石油类浓度荧光光谱数据；将所述石油类浓度荧光光谱数据输入训练模型，得到石油类油种的识别结果；所述训练模型是利用萤火虫算法和麻雀搜索算法对支持向量机进行优化和训练得到的。本发明能够实现对石油类油种进行快速且高效的识别。
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公开(公告)号：CN112859078A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110163951.0
申请日：2021-02-05
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明涉及检测领域，特别是涉及一种基于毫米波雷达检测技术的散料堆场障碍物检测方法,利用堆取料机大臂上安装的多个毫米波雷达获取堆取料机周围的障碍物点云数据，通过坐标转换将各个雷达坐标下的点云数据转换到大笔坐标系下，利用双阈值网格聚类法对所得到的障碍物点云数据进行聚类和滤波，划分出每个目标障碍物对应的点集。根据各个点集的RCS均值和点集面积等属性值对目标进行进一步筛选，去除比较稳定的地面杂波和非碰撞目标，得到信噪比较高的堆取料机两侧最近目标的距离，利用卡尔曼滤波对得到的最近目标距离进行预测和滤波，得到较为准确和平稳的距离值，实现对散杂货场内堆取料机作业过程中障碍物的检测的目的。
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