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公开(公告)号：CN112356033B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011242965.3
申请日：2020-11-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种融合了低差异序列与RRT算法的机械臂路径规划方法，包括初始化工作环境、关节角空间采样、生成新节点及路径优化处理。本发明使用低差异的序列代替RRT算法中的伪随机序列，从而生成均匀差异的采样点，避免了采样点重复；同时为了进一步加快搜索速度引入目标偏向策略使得该算法在搜索过程中具有一定的目标性减少了对无效区域的搜索；接着在采样过程中建立采样池，对采样点进行优选提高采样点质量；将本发明应用在机械臂关节空间中进行路径规划避免了逆运动学求解减小了计算量。
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公开(公告)号：CN113152345A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110324873.8
申请日：2021-03-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: E01H1/08
Abstract: 本发明涉及环保技术领域，且公开了一种用于园区及非机动车道路面的智能落叶清理车，包括车体，落叶检测模块，路径规划模块，控制器，辅助收集轴，吸风机，行进装置，电源部件，落叶存储箱和水箱。通过落叶检测模块去识别和定位落叶，通过路径规划前去落叶区域，通过辅助收集滚轴和吸风机收集落叶。落叶智能检测清洁车能够智能探测落叶位置，进行定点扫除，不必进行全局清扫，提高清扫效率，节省了大量人力和物力资源。
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公开(公告)号：CN110489839A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910730116.3
申请日：2019-08-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种巷道多通道环境瓦斯浓度场可视化模拟方法，通过分别建立三维环境下单通道瓦斯气味源扩散的模型、巷道壁面均匀涌出的瓦斯扩散的模型，并分别研究瓦斯气味源扩散以及巷道壁面均匀涌出的瓦斯扩散的动态特性，再将步骤一中的瓦斯气味源与步骤二中的巷道壁面均匀涌出的瓦斯相结合，实现三维环境下多通道瓦斯的数值模拟，该方法能够及时分析出巷道瓦斯的分布特点，并了解巷道内瓦斯的分布规律，进而实现井下采场监测并且确立合理的通风方式，减少巷道内瓦斯聚积的情况发生。
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公开(公告)号：CN105301203A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510838905.0
申请日：2015-11-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明涉及一种基于烟花算法的气味源定位方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：1）烟羽发现和烟羽跟踪：基于烟花算法的爆炸机制，烟花在一定的范围内（爆炸半径 ）爆炸产生火花，每次爆炸都包括其位置更新阶段和浓度信息更新阶段；2）气味源确认：重复烟花爆炸的过程，当检测到当前烟花的气味浓度值大于预先设定阈值或者当算法实际运行的迭代次数大于设定的参数时，算法终止，确定机器人最后的位置即为气味源的位置。该方法不需要参考风向信息，兼备烟羽发现、烟羽跟踪和气味源定位的功能，在原有烟花算法爆炸半径公式的基础上做了修正，可有效地避免机器人陷入局部最优状态，准确迅速地定位到气味源的位置，大大提高了搜索效率。
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公开(公告)号：CN119672811A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411810500.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于骨骼点的剧烈动作异常检测方法，利用图卷积网络对视频帧间的时空关系进行建模。为了让网络更好的区分正常和异常动作，将图卷积的输入嵌入速度特征，由于传统的图卷积网络忽略了骨骼点的长度和方向这两个信息以及非相邻骨骼点空间上的关系，使用自适应图卷积网络，把自定义的代表骨骼点节点之间关系的邻接矩阵替换成可学习的参数矩阵，并对非相邻骨骼点之间的欧氏距离进行建模。采用归一化流模型对GCN的输出进行高维分布建模，将复杂分布的数据映射到一个简单的、易于处理的分布，并通过最小化负对数似然来使模型收敛。能够有效捕捉视频中正常行为的复杂分布，从而在检测异常行为时表现出更高的灵敏度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119418409A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411607112.3
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于双聚合网络增强的手部位姿估计方法，从手部深度图像生成手部点云，将手部深度图像和点云输入到局部编码融合模块生成融合的图像特征和点云特征；将融合的3D点云特征输入初始状态生成器，以初始化隐藏状态；将隐藏状态输入回归模块获得关节点的初始估计；初始估计与融合的图像特征和点云特征，输入点云图像一致性聚合模块，生成增强点云特征；增强点云特征与初始估计输入重采样模块输出高维手部关节点特征；增强点云特征与高维手部关节点特征和隐藏状态共同输入动态图增强聚合模块得到增强的高维关节点特征；将增强的高维关节点特征输入回归模块中，获得最终手部关节点坐标位置。本发明能够改善遮挡情况下的手势姿态估计，增强手关节输出。
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公开(公告)号：CN119414404A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411533746.9
申请日：2024-10-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于重要性凝视表征和障碍高斯约束的机器人导航方法，采集机器人原始点云数据信息，得到当前时刻下的点云数据Ot，机器人采集T时刻并保留T时刻内的历史点云数据序列O；将获得的点云数据序列O输入至重要性凝视表征模块，并表征历史深度图序列Or，将Or输入强化学习的决策网络δ，输出当前时刻导航动作at；将O输入高斯障碍约束模块，通过预定义的安全集合h(O)的值区间来判断当前状态的安全性；本发明能够解决端到端网络的安全性问题，最终实现移动机器人在陌生动态场景下高效、安全的自主导航。
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公开(公告)号：CN119006687A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411022864.3
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T15/08 , G06N3/098 , G06N3/0464
Abstract: 一种矿井复杂环境下联合位姿和辐射场优化的4D场景表征方法，采集并预处理目标矿井复杂环境下的视频数据与激光雷达扫描数据，得到所需信息。然后分别构建动静态采样点选择场、空间静态辐射场和时空动态辐射场模型。将训练样本中的采样点输入到动静态采样点选择场中，区分采样点为动态或静态后输入到对应的网络中进行训练，并联合相机位姿与空间静态辐射场优化。对动静态场景进行渲染并输入到损失函数中，利用损失函数调整神经辐射场网络模型的参数。最后通过体渲染得到期望视角下的场景表征，实现场景表示的同时，联合优化位姿，以此保证获得准确且一致的场景重建结果，为机器人的感知、定位与导航提供准确的信息。
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公开(公告)号：CN118154417A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410079474.3
申请日：2024-01-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06V10/46 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06V10/74 , G06F17/16 , G06N3/08
Abstract: 一种基于SIFT与深度学习联合优化的铁塔天线全景图像拼接方法，先将相邻两帧图像分别输入进基于几何特征匹配网络、基于SIFT特征匹配网络以及回环检测网络得到图像多模态特征匹配关系；再将特征匹配关系输入进RANSAC的单应性估计器得到多模态单应性变换矩阵以及表示矩阵估计确定性协方差矩阵；再使用基于位姿图的联合优化方式，优化多模态单应性变换矩阵；最后使用优化后的矩阵进行图像拼接得到全景图像。本发明能够将SIFT的不变性以及效率高的优势与深度学习能捕捉更丰富的特征信息的优势结合起来，在保证图像拼接效率的同时，更准确地估算单应性矩阵，提升了整体铁塔天线全景图像拼接的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116595334A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310587216.1
申请日：2023-05-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于关联性学习的高效导水裂隙带高度预测方法，收集矿井资料得出影响煤矿区的主要影响因子序列并作为相关因素序列，将导水裂隙带高度作为原始数据序列，对原始数据序列及相关因素序列累加处理与灰色关联学习，得出各个影响因素对系统行为的关联度，从相关因素序列中任取2个序列并成一组，计算各组的皮尔森相关系数，对皮尔森相关系数取绝对值，与判决门限做对比，大于判决门限的进入优胜区，将优胜区的相关因素序列组，作为有效影响组，形成新的模拟预测序列；建立导水裂隙带高度预测模型，强化交互思想，得出本发明的导水裂隙带高度预测模型，有效提高模拟的稳定性，精准预测，同样适用于巨厚煤矿区的导水裂隙带高度，具有较强的应用性。
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