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公开(公告)号：CN119360192A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411244691.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 东北大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06T7/62
Abstract: 本发明提供了一种融合点云‑光谱数据技术的矿岩采剥量验收方法，共分为数据采集、数据预处理、采场采剥体积计算、矿岩分界模型建立、矿岩采剥量计算5大步骤。具体为：首先使用无人机采集采场点云数据及采场光谱数据，同时对采集的点云‑光谱数据进行预处理；其次，通过预处理后的采场点云数据对矿岩总采剥体积计算，最后，融合光谱数据建立的矿岩分界模型分别计算采场矿岩采剥方量，为矿岩采剥量验收提供支持。本方法融合光谱数据信息并嵌套渐进式形态学滤波、卷积神经网络、点云体素化等多种算法，可快实现不同露天矿山矿‑岩方量的快速、高效、精准计算，对采场采剥量验收及智慧矿山建设具有重要工程意义及理论价值。
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公开(公告)号：CN114527087B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210202060.6
申请日：2022-03-03
Applicant: 东北大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/31 , G16C20/20 , G16C20/70
Abstract: 本发明涉及一种尾砂成分含量估测方法及系统，涉及成分含量估测技术领域。先对待测尾砂进行光谱测量及吸光度转换，得到VIS‑NIR光谱数据对应的第一吸光度数据和TIR光谱数据对应的第二吸光度数据。然后将第一吸光度数据和第二吸光度数据进行融合，得到融合后数据。最后以融合后数据作为输入，利用回归模型得到待测尾砂的成分含量估测数据，进而本发明对VIS‑NIR光谱数据和TIR光谱数据进行融合，能够综合更多光谱信息来对尾砂成分含量进行估测，能够大大提高尾砂成分含量的估测精度。
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公开(公告)号：CN114608476B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210229468.2
申请日：2022-03-09
Applicant: 东北大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种复杂岩体三维点云结构面智能分析提取方法，涉及岩体表面特征识别领域；在获取岩体三维点云数据的基础上，既可通过简单的人工交互实现半自动提取指定结构面，又可自动提取复杂岩体的结构面；不同的结构面提取方式，更能全方位的适用于矿山这类复杂场景中的岩体边坡结构面提取；同时，通过岩体指标计算，智能分析岩体质量等级，在实际应用中，可为岩体边坡稳定性提供数据支撑；本发明实现简单，操作灵活，效果显著，达到了应用的要求。
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公开(公告)号：CN115097449A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210704222.6
申请日：2022-06-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种GB‑SAR影像三维配准及精度评价方法及系统，通过矿山三维点云数据采集、导轨控制点测量及坐标补偿；基于GB‑SAR坐标系和设备参数的导轨控制点和影像坐标编码；三维点云坐标基于方位及距离不变特征的投影变换；GB‑SAR坐标系和矿山坐标系的四参数转换计算；基于二维等方位和距离特征坐标的隐式函数三维坐标插值；边坡形变三维可视化分析及配准精度评价，不仅能够自动地将GB‑SAR影像和三维地形坐标进行高精度配准，而且能实现GB‑SAR边坡监测结果的三维可视化分析和配准精度评价。
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公开(公告)号：CN108647772B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201810443688.9
申请日：2018-05-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于边坡监测技术领域，尤其涉及一种用于边坡监测数据粗差剔除的方法，包括如下步骤：S1、数据预处理：对需要粗差剔除的边坡检测数据进行预处理，获取特征数据；S2、建立预测矩阵：将S1中获取的特征数据分别输入m个PSO‑TELM模型，根据所述m个PSO‑TELM模型的输出结果，获得预测矩阵T；S3、剔除粗差数据：对预测矩阵T按列求均值得到新的矩阵T′＝(a1,a2,…,an)1×n，再对矩阵T′求均值s和方差d；若T′中元素满足：ai‑s＞d,(i＝1,2,…n)，则该剔除ai所对应的特征数据，反之，则保留ai所对应的特征数据，获得精确的边坡监测数据。本发明提供的用于边坡监测数据粗差剔除的方法，具有粗差剔除正确率高的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111985507A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010883769.8
申请日：2020-08-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及岩体表面特征识别技术领域，提供一种岩体三维点云节理迹线提取方法，包括：步骤1：获取岩体的三维点云数据；步骤2：基于三维点云的颜色信息，根据三维点云的颜色变化，提取岩体表面的潜在节理迹线点第一集合A1；步骤3：基于三维点云的几何信息，根据三维点云的曲率变化，提取岩体表面的潜在节理迹线点第二集合A2；步骤4：对潜在节理迹线点集合A＝A1∪A2进行局部优化：步骤5：基于建立局部矢量缓冲区的双向连接算法，对优化后的节理迹线点集合A'进行处理，得到岩体表面的节理迹线。本发明能够提高岩体表面节理迹线提取的精度，得到符合真实岩体表面特征的节理迹线。
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公开(公告)号：CN107169205B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201710351288.0
申请日：2017-05-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种铁矿石的分类建模方法，利用包含多个隐含层的ELM算法建立矿石的定量分析数学模型，利用所建立的数学模型定量预测分析各种矿石的种类，包括以下步骤：1)选取多份铁矿石样本进行近红外光谱实验得出其光谱数据并保存；2)使用主元分析法即PCA分析法对上述光谱数据进行压缩，降低光谱数据矩阵的维数；3)将压缩后的光谱数据分为两部分，利用其中一部分数据建立多个隐含层的ELM算法定量分析数学模型，利用建立的定量分析数学模型对另一部分数据进行测试，预测出被测试部分铁矿石的种类。本发明方法可以快速、准确地实现铁矿石的分类，分析周期短、操作步骤简单，利用计算机建模并计算、提高了测试精度、提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN108983127A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810531465.8
申请日：2018-05-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于光谱数据检测赤铁矿磁性率的方法，包括以下步骤：获取待检测的赤铁矿样品的光谱数据，其中，每个赤铁矿样品的光谱数据中包含m个光谱特征；将获取的光谱数据输入赤铁矿磁性率检测模型；赤铁矿磁性检测模型根据输入的光谱数据输出赤铁矿样品的磁性率。采用多组包括磁性率和与所述磁性率相对应的光谱数据的赤铁矿综合数据，利用主成分分析算法对所述光谱数据处理后，建立基于改进粒子群算法优化的极限学习机神经网络的赤铁矿磁性率检测模型。本发明提供的基于赤铁矿光谱数据检测赤铁矿磁性率的方法，效率高、成本低、且精度高。
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公开(公告)号：CN114779249B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210407680.3
申请日：2022-04-19
Applicant: 东北大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及一种GB‑SAR干涉影像滤波方法及系统，包括：获取GB‑SAR监测的露天矿边坡的时间序列干涉影像并进行粗滤波和形变分离，得到粗滤波后的影像中的稳定点；建立稳定点相位数据集，并基于最小二乘算法确定稳定点相位数据集的高斯函数半宽度信息，进而确定标准差最优补偿系数和标准差限差；构建噪声识别规则；基于当前滑动窗口结合八邻域规则和噪声识别规则得到真实噪声点；基于反距离和相位偏差双加权算法对真实噪声点进行相位重构；移动滑动窗口直至遍历所有的干涉影像数据。不仅能够精确地识别GB‑SAR干涉影像中的噪声点，还能够准确地重构噪声点的干涉相位。
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公开(公告)号：CN110332912A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910616428.1
申请日：2019-07-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明尤其涉及一种多功能角反射器、GB-SAR监测数据精度检验方法及误差修正方法，其中，多功能角反射器包括：圆盘底座、水平旋转度盘、竖直旋转基座、水平滑轨、制动滑块、角反射器、位移传感器和高倍望远镜；所述水平旋转度盘固定设置在所述圆盘底座上；所述竖直旋转基座固定设置在所述水平旋转度盘上；所述水平滑轨固定设置在所述竖直旋转基座上；所述制动滑块设置在所述水平滑轨上，并能够在所述水平滑轨的滑槽内实现滑动和制动；本发明提供的方法能准确评价GB-SAR对静止或位移状态下地物的监测精度，并能对GB-SAR监测的大气延迟误差进行准确剔除，保障GB-SAR边坡监测的精度。
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