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公开(公告)号：CN115797181A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211709385.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏华图矿业科技有限公司
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种面向矿井模糊环境的图像超分辨率重建方法，属于图像重建技术领域，解决了现有技术中图像模糊不清的问题。具体包括：获取矿井内环境高清图像，并对图像进行预处理，得到处理后的高分辨率对应的低分辨率图像，组成图像对；基于所述图像对，建立超分重建网络模型；所述超分重建网络模型通过提取低分辨率图像的深层特征和浅层特征得到特征差异，基于所述特征差异对深层特征进行校准整合，基于整合后的深层特征重建得到高分辨率图像；获取矿井模糊环境图像，基于建立的所述超分重建网络模型得到重建后的高分辨率图像。实现了可以清晰地看到矿井下的画面，提高了图像的人眼视觉效果，更具真实性。
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公开(公告)号：CN115439793A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211200631.9
申请日：2022-09-29
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏华图矿业科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向矿井煤流AI视频分析的异物识别系统，属于图像处理技术领域，包括数据收集模块，采用工业相机对履带上的煤流进行实时视频监控收集；黑夜检测模块，采用改进的U‑net网络结构作为模型，对底片进行预测得到RGB图片；YOLOv4模块，用于对RGB图片进行预测得到目标的位置和类别，使用CSPDarknet53作为该模块整体网络模型的主干网络。基于此还提供了一种面向矿井煤流AI视频分析的异物识别方法，利用加入黑夜检测模块对底片进行预测得到RGB图片，解决了光线不足能见度低的问题，然后用YOLO v4模块对RGB进行预测得到目标的位置和类别，提高了矿井异物识别算法的检测精度和检测速度。
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公开(公告)号：CN115294282A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211003081.1
申请日：2022-08-19
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种三维场景重建中增强特征融合的单目深度估计系统，该系统包括单目深度估计网络，单目深度估计网络采用自监督方式优化训练；单目深度估计网络包括深度估计网络和位姿预测网络，深度估计网络用于帮助目标图像恢复深度；位姿预测网络用于输出邻帧间运动量；深度估计网络包括深度编码器和深度解码器；深度编码器接用于提取输入图像的深度信息特征；深度解码器生成各尺度的深度预测图；深度编码器与深度解码器采用全尺度跳跃连接，获得全尺度的编、解码器特征信息，并将其融合。本发明通过深度编码器和深度解码器采用全尺度跳跃连接，优化学习分配各层特征信息的参数权重，得到精确的深度边界与预测精度。
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公开(公告)号：CN111667509A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010531057.X
申请日：2020-06-11
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及目标跟踪技术领域，尤其涉及一种目标与背景颜色相似下的运动目标自动跟踪方法及系统，解决了直接采用CAMshift算法进行目标跟踪时的缺陷。方法包括：步骤S1：处理视频流，得到去噪后的序列帧图像；步骤S2：处理序列帧图像，得到第一帧图像中的前景目标；去除前景目标中的阴影，得到第一帧图像的运动目标区域；步骤S3：读取下一帧图像，将其作为当前帧图像，获取并处理当前帧图像、前一帧图像的运动目标区域的颜色-曲率概率分布图，得到当前帧图像的候选区域；步骤S4：若当前帧图像的候选区域与前一帧图像的运动目标区域之间的巴氏距离大于距离阈值，将候选区域作为其运动目标区域；重复执行步骤S3与步骤S4，实现所述运动目标的跟踪。
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公开(公告)号：CN105430406B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201510883301.8
申请日：2015-12-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04N19/30
CPC classification number: H04N19/51
Abstract: 本发明提供一种分布式视频编码框架，包括：基本视点、增强视点、Wyner‐Ziv编码器、Wyner‐Ziv解码器、第一帧内编码器、第一帧内解码器、时间边信息生成模块、第二帧内编码器、第二帧内解码器、空间边信息生成模块、融合模块、重构模块；其中，基本视点、增强视点为采集设备，Wyner‐Ziv编码器与解码器、第一帧内编码器与解码器、第二帧内编码器与解码器分别对第一Wyner‐Ziv帧、第一关键帧、第二关键帧编码与解码；时间边信息生成模块、空间边信息生成模块分别生成时间边信息帧、空间边信息帧；融合模块对时间边信息帧与空间边信息帧进行融合后，由重构模块进行图像重建。本发明能适应恶劣复杂的环境，具有较高的容错性与普遍适用性，可广泛应用于矿业领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105430406A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510883301.8
申请日：2015-12-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04N19/30
CPC classification number: H04N19/51
Abstract: 本发明提供一种分布式视频编码框架，包括：基本视点、增强视点、Wyner‐Ziv编码器、Wyner‐Ziv解码器、第一帧内编码器、第一帧内解码器、时间边信息生成模块、第二帧内编码器、第二帧内解码器、空间边信息生成模块、融合模块、重构模块；其中，基本视点、增强视点为采集设备，Wyner‐Ziv编码器与解码器、第一帧内编码器与解码器、第二帧内编码器与解码器分别对第一Wyner‐Ziv帧、第一关键帧、第二关键帧编码与解码；时间边信息生成模块、空间边信息生成模块分别生成时间边信息帧、空间边信息帧；融合模块对时间边信息帧与空间边信息帧进行融合后，由重构模块进行图像重建。本发明能适应恶劣复杂的环境，具有较高的容错性与普遍适用性，可广泛应用于矿业领域。
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公开(公告)号：CN105376681A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510831552.1
申请日：2015-11-24
Applicant: 中国矿业大学 , 徐州大德电子设备有限公司
Abstract: 本发明公开了一种平面线圈驱动式薄膜型扬声器，属于电声换能器技术领域。包括设于外壳(12)上端面的平面螺旋线圈(1)，与平面螺旋线圈连接的线圈电极对引线(5)，以及紧密嵌入在外壳内的硅基片(4)；硅基片内部嵌有永磁圆环(6)，硅基片上表面镀有逆磁致伸缩效应薄膜(3)，下表面镀有正磁致伸缩效应薄膜(10)；硅基片通过耦合器(9)与音膜(7)连接，耦合器竖直通过设于外壳内的导向环(11)。本平面线圈驱动式薄膜型扬声器频响快、能量传输密度高、带载能力强、应变大，可以显著提高扬声器的稳定性、灵敏度、保真度和音质；同时显著减小了扬声器的体积，便于集成化且；具备良好的介电性能和高频绝缘性，工作性能稳定。
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公开(公告)号：CN104954791A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510378629.4
申请日：2015-07-01
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04N19/132 , H04N19/186 , H04N19/17
CPC classification number: H04N19/132
Abstract: 本发明涉及一种矿井无线分布式视频编码中的关键帧实时选取方法，其步骤：构建帧间特性的增量变化曲线：获取视频序列，并提取图像的全局特征和局部特征；采用图像的颜色特征作为衡量图像全局特征的指标；采用特征点作为图像局部特征；根据图像的全局特征和局部特征计算图像综合特征相似度；根据图像综合特征相似度构建帧间特征差增量变化曲线：以帧号为横坐标，以图像帧间的综合特征相似度的累加值为纵坐标，绘制图像帧间特征差增量变化曲线；得到帧间特征差增量变化曲线后，利用关键帧实时选取算法，实现关键帧快速的自适应选取。本发明能实现快速、低复杂度的反映监控图像内容动态变化，有效解决了矿井无线分布式视频编码中的关键帧实时选取问题。
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公开(公告)号：CN119671855A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411809637.5
申请日：2024-12-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了用于井下移动设备的轻量化图像超分辨率重建系统及方法，属于图像重建技术领域；包括：浅层特征提取模块、深层特征提取模块、特征聚合模块以及图像重建模块；深层特征提取模块包括高频增强蒸馏块，高频增强蒸馏块包括特征细化模块、多尺度信息蒸馏模块和信息融合模块；特征细化模块包括三个串联的高频增强残差块。本发明采用信息蒸馏架构，在特征提取主干中采用双路分支结构，对输入特征进行通道分割，降低计算量，利用全局特征提取和高频增强分支提升网络对细节信息的捕获能力，高效地提取深层信息；采用多尺度信息蒸馏方法，对特征提取主干细化后的特征进行多尺度高频信息蒸馏，并利用混合特征增强块融合蒸馏后的多尺度高频信息。
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公开(公告)号：CN118781016B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410877834.4
申请日：2024-07-02
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于图像去雾技术领域，提出一种矿井尘雾环境下自适应图像去雾增强方法及系统。首先建立包括图像分级预处理模块、自适应处理模块和优化模块的图像处理模型；将通过图像分级预处理模块处理之后的图像输入自适应处理模块；通过图像优化模块对经过自适应处理模块处理之后的图像进一步优化；输出优化之后的图像。本发明在实际运用中可以对矿井尘雾环境下图像的精确、高效和稳定去雾，显著提升了图像质量和煤矿安全隐患识别的能力。
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