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公开(公告)号：CN118122478A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410407003.0
申请日：2024-04-07
Applicant: 沈阳盛世五寰科技有限公司 , 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种高压辊磨智能运行控制半实物实验方法，包括如下步骤：工业计算机A、工智机B、工业计算机C均与交换机D数据连接；工业计算机A在Metsim中仿真高压辊磨工艺流程；工业计算机A在MATLAB中仿真高压辊磨设备辊缝、节料阀位移控制；工智机B中设计工智机控制器并实现设定值优化；工业计算机C进行数据监控。本本发明实现高压辊磨运行过程的模拟仿真，并且通过设计工智机控制器控制高压辊磨设备辊缝、节料阀位移；并且通过嵌入优化决策算法优化设定值，以提高生产质量；同时设计运行监控界面，监控运行过程数据，实现运行过程可视化。各模块之间建立稳定的数据通讯通道，以保证半实物仿真平台运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN117668720A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311544478.6
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国矿业大学 , 沈阳盛世五寰科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06N3/082 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化重构网络的可解释性时序数据异常检测方法，包括如下步骤：获取时序数据进而构建数据集；构建编码网络以获得编码后的潜在特征；获得多个序列通道之间的依赖关系；将更新后的潜在特征输入到解码网络中以获得重构数据；构建生成器和判别器并采用对抗训练方法优化重构网络的参数；将待检测数据输入经过对抗训练优化后的重构网络，并通过分析重构误差来判断数据的异常状态，结合依赖关系图对异常状态进一步推断。本发明实现在轻量化和可解释性方面的进步，该方法不仅专注于精简网络结构，降低参数量，以便在资源受限的环境下高效部署，同时强调了构建的依赖关系，为异常状态的解释提供了有价值的信息。
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公开(公告)号：CN119418171A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411466041.X
申请日：2024-10-21
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/50 , G06V10/58 , G06V10/77 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G06N3/006 , G06V20/10
Abstract: 本发明属于模式识别技术领域，公开了一种基于元强化学习的高光谱开放集领域泛化方法。首先，为实现稳健的开放集识别策略学习，本发明使用背景像素模拟虚拟未知类，并使用元学习的情景模拟机制对源域中的开放集识别场景进行模拟。在情景模拟过程中，将开放集识别任务建模为内部马尔可夫决策过程，利用强化学习的反馈学习和策略优化机制，迭代优化开集识别策略。其次，为实现源域向未见目标域稳健的跨域知识迁移，本发明将跨任务知识归纳建模为外部马尔可夫决策过程，设计了不变风险奖励机制来鼓励智能体在不同的开放集识别任务中捕获跨任务共享知识。引入了Mamba作为记忆策略网络，利用其强大的上下文压缩能力实现了跨任务共享知识归纳。
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公开(公告)号：CN119360243A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411395067.X
申请日：2024-10-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0475
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于场景语言感知引导的多模态无人机目标检测框架。首先，将视觉‑语言预训练模型嵌入多模态目标检测框架中，提出了场景语言感知模块，利用视觉‑语言预训练模型为模型提供场景智能感知和理解能力。其次，通过条件参数生成模块根据当前场景和目标特征动态生成融合参数，通过为不同目标定制个性化的融合模式提升模型对场景变化的适应能力。最后，设计了多模态动态解码器，建立了动态对称融合机制，通过动态挖掘多模态数据间的复杂互补关联实现多模态特征融合，并根据当前场景实时调整不同模态的重要性，将DETR的解码机制从单模态扩展到多模态，为多模态无人机目标检测提供了无需先验框的新范式。
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公开(公告)号：CN118196752B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410289768.9
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/143 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于解耦变分自编码器网络的无人驾驶环卫车目标检测方法，针对无人驾驶环卫车的多模态目标检测，首先，向特征金字塔网络添加横向连接，以平衡不同大小对象的检测要求；接着，多尺度特征输入到框建议模块，生成提议框和提议特征，将通过RoiAlign得到的ROI特征和提议特征建立一对一的交互关系，从而优化ROI特征；然后，设计了解耦变分自编码器，采用变分推断，通过最大化真实数据分布对数似然的证据下界建模全局数据分布，对红外和可见光图像的数据分布进行解耦，以从数据中捕获任务相关的分布信息；最后，将解耦变分自编码器的特征进行全局信息整合，然后输入到目标检测网络中，以进行多模态目标检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118038181A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410331617.5
申请日：2024-03-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/094 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于元迁移梯度更新策略的高光谱图像分类方法。通过任务分布对齐策略构建了平衡的元任务簇，以解决不同领域之间由于类别关系差异而引起的任务分布错位问题。接着，利用领域投影头捕获与域相关的特定知识，确保共享特征嵌入模块能够专注于捕获两个域之间共享的域不变知识。最后，采用元迁移梯度更新策略来更新模型，聚焦于让模型从元迁移任务集合中归纳出适用于各类型元迁移任务的无偏知识，从而提升模型的泛化性能并优化元迁移学习效果。
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公开(公告)号：CN118587613B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410364371.1
申请日：2024-03-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态瓶颈适配网络的机载多模态目标检测方法，首先，为了解决模态异质性挑战，引入了全局互信息适配机制和结构互信息适配机制。这些机制有助于增加模态之间的共享信息量，推动跨模态知识的更好共享；然后，构建了变分信息瓶颈，通过多模态分布融合、先验分布约束和任务约束，模型能够更加高效地处理多模态数据，从而更关注于多模态数据中任务相关的关键信息来应对模态冗余挑战。
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公开(公告)号：CN118196752A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410289768.9
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/143 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于解耦变分自编码器网络的无人驾驶环卫车目标检测方法，针对无人驾驶环卫车的多模态目标检测，首先，向特征金字塔网络添加横向连接，以平衡不同大小对象的检测要求；接着，多尺度特征输入到框建议模块，生成提议框和提议特征，将通过RoiAlign得到的ROI特征和提议特征建立一对一的交互关系，从而优化ROI特征；然后，设计了解耦变分自编码器，采用变分推断，通过最大化真实数据分布对数似然的证据下界建模全局数据分布，对红外和可见光图像的数据分布进行解耦，以从数据中捕获任务相关的分布信息；最后，将解耦变分自编码器的特征进行全局信息整合，然后输入到目标检测网络中，以进行多模态目标检测。
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公开(公告)号：CN116486251A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310182438.5
申请日：2023-03-01
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的高光谱图像分类方法，首先，通过维度统一层统一高光谱和激光雷达数据的维度；然后，通过多尺度分组卷积分别提取高光谱和激光雷达数据的多个尺度空间特征，并在对应尺度上进行多模态特征聚合，得到多个尺度的多模态聚合特征，进行拼接后得到多尺度聚合特征，并对其进行全局平均池化和全局最大池化，并结合全局协方差信息获得多模态数据的多尺度全局信息；接着，结合多模态数据的多尺度全局信息对不同尺度的多模态聚合特征进行融合，得到多模态空间融合特征；最后，利用激光雷达的空间拓扑信息对多模态空间融合特征进行拓扑约束，并将此约束下的多模态空间融合特征输入分类器完成分类任务。
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公开(公告)号：CN205501903U
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201620258889.8
申请日：2016-03-31
Applicant: 中国矿业大学
IPC: E01H1/04
Abstract: 本实用新型公开了一种新型环保性小区清洗车，包括有车体，车轮，操作控制车把，动力装置，垃圾存放箱，所述车体前端绞接的前刷架和带清扫刷的旋转体，所述前刷架设置有一平衡固定架，所述平衡固定架两端设置着旋转支撑座并连接着所述带清扫刷的旋转体，所述清扫刷的旋转体的齿轮通过链条连接所述车轮并成一体化，所述前车体的下部设置有一收集架，所述前车体的上部还设置有一垃圾存放箱，所述垃圾存放箱的箱盖设在垃圾存放箱的上部，所述垃圾存放箱侧面设置排放口。新型环保性小区清洗车，可用于清洗小区道路，也省下了很多人工力，并操作简单，环保无污染，使道路的清洗和维护更加合理。
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