公开(公告)号：CN119205568A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411360043.0

申请日：2024-09-27

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 程德强 ,  张紫豪 ,  寇旗旗 ,  陈亮亮 ,  宋天舒

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/60 ,  G06T7/00 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/042

Abstract: 一种矿井机载视频图像的去运动模糊方法及系统，步骤：构建基于卷积神经网络的面向真实场景的盲图像质量评价模块，并借助所述模块提取图像中与质量相关的质量特征；构建基于码本的特征预测模块，通过矢量编码的方式预训练一个包含高质量特征码本的特征预测网络，基于模糊图像的质量特征进行预测编码，从而获得图像的高质量先验知识；将获得的高质量先验知识经维度对齐后嵌入到去模糊模块编码特征中，经解码器解码后获得恢复后的清晰图像。系统包括图像采集模块、盲图像质量评价模块、特征预测模块和去模糊模块。本发明能够快速处理图像视频流失真、有效适应矿井下环境，提高后续图像处理和分析准确性，提高矿区作业的安全性和效率。

公开(公告)号：CN117475474B

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202311418003.2

申请日：2023-10-30

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 程德强 ,  姬广凯 ,  寇旗旗 ,  江鹤 ,  宋天舒 ,  王晓艺 ,  苏振

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/10 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 一种用于智能安防的跨模态行人重识别系统及方法，系统包括图像预处理模块、图像获取模块、网络构建模块、网络训练模块和指标评估模块；方法包括：特征提取；构建图卷积神经进行特征融合；多级特征聚合机制；损失函数优化。本发明通过提出多样化嵌入拓展模块，通过多分支卷积生成结构，基于局部异构聚合图卷积网络的方法，利用图结构关系对提取到的局部关键点特征进行信息融合的方法，提取更多高层次特征信息；对损失函数进一步优化，提出中心引导对挖掘损失和正交损失，其以端到端的方式去除冗余，提供了更简单优化的网络结构，减弱了行人图像在可见光模态和红外模态下存在的差异，减少噪声的产生,极大提高了行人图像在图像库中检索的效率。

公开(公告)号：CN114647760B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202210037094.4

申请日：2022-01-13

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 程德强 ,  张皓翔 ,  吕晨 ,  寇旗旗 ,  赵凯 ,  王晓艺 ,  刘敬敬

IPC: G06F16/783 ,  G06F16/75 ,  G06T5/90 ,  G06T5/40 ,  G06T7/11 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于神经网络自温故及知识传导机制的智能视频图像检索方法，在保证模型实时性的同时，提高小模型检索精度，在精度和效率之间尽可能达到平衡；设置伽马校正模块，通过对图像的局部调整，实现对光照不均匀鲁棒性，提高细节可辨度，避免高频噪声，普适性强；建立自温故机制，允许神经网络的局部自我监督，不断反思、调整学习参数，充分学习到图像深层语义信息，实现神经网络快速收敛，提高检索精度；采用知识传导机制，提升模型精度、降低模型时延，压缩网络参数，最终得到一个性能强和精度高的学生模型；通过传导机制将浅特征知识作为学习目标，采用VAE变分自编码模型重构深度特征，以此生成学习结果，将学习结果与目标进行度量，完成学习任务。

公开(公告)号：CN118262241A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410430557.2

申请日：2024-04-11

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 徐飞翔 ,  王鹏程 ,  程德强 ,  周晨 ,  寇旗旗 ,  安伟光 ,  朱地龙

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开一种基于信息共享的无人矿卡目标识别方法，包括数据集采集与处理、智能识别模型搭建、图片特征信息提取、信息共享模型训练和检测步骤，本发明从真实煤矿作业场景采集样本，结合The AutoMine dataset露天煤矿自动驾驶数据集，重新定义标签类别，提出一种信息共享的学习模型。为融合信息共享和深度学习，构建一个深度卷积神经网络，分析了如何将信息共享用于网络模型训练，针对了在煤矿复杂场景下，无人矿卡自主作业艰难的问题，提出了融合双通道注意力机制的主干网络和残差结构，实现了煤矿复杂场景下图像的智能识别，促进了煤矿智能化无人矿卡自主作业技术的发展和应用。

公开(公告)号：CN117173024B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202311213700.4

申请日：2023-09-20

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 程德强 ,  程志威 ,  寇旗旗 ,  李爽 ,  陈亮亮 ,  韩成功 ,  吕晨 ,  张皓翔

IPC: G06T3/4069 ,  G06T3/4046 ,  G06T3/4007 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明属于图像超分辨率重建技术领域，涉及一种基于整体注意力的矿井图像超分辨率重建系统及方法；浅层特征输入到深层特征提取模块，深层特征提取模块由N个信息蒸馏块堆叠组成；层间融合注意力机制模块由M个层间金字塔注意力以金字塔结构组成，并通过1×1卷积层来降低维度以减少计算量和参数量，然后输入到3×3卷积层，并引入长跳跃连接，输出融合结果作为上采样及重建模块的输入；得到高分辨率图像；以信息蒸馏网络为框架，引入增强型自校准卷积可以有效地平衡好计算效率和网络性能，更满足现实应用的需求；层间融合注意力机制对多个信息蒸馏块的输出特征图自适应地分配权重，在融合处理后输入重建模块以实现不同深度特征图地充分利用。

公开(公告)号：CN116977220B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202310985961.1

申请日：2023-08-07

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 宋天舒 ,  程德强 ,  寇旗旗 ,  李雷达 ,  陈亮亮 ,  江鹤

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/60 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 质量先验知识，提高了模型的去模糊效果和泛化本发明属于图像去模糊处理技术领域，具体 性能。地说，是一种基于图像质量启发的盲图像去运动模糊算法，基于去模糊算法旨在提高图像质量以及去模糊过程缺乏先验知识的事实，提出了图像质量先验引导的盲图像去运动模糊算法。具体而言，首先，借助基于深度神经网络的无参考图像质量评价模型提取包含质量信息的深度特征作为先验知识。然后，采用特征预测策略将先验知识嵌入图像去模糊模型的编码器中。最后，采用编码器复用策略将图像去模糊模型中解码器的(56)对比文件Tianshu Song等.Knowledge-Guided BlindImage Quality Assessment with FewTraining Samples《.IEEE Transactions onMultimedia》.2022,第1-12页.Manri Cheon等.Perceptual ImageQuality Assessment with Transformers.《CVPR》.2021,第433-442页.Siddhant Sahu等.Blind Deblurringusing Deep Learning: A Survey《.arXiv:1907.10128v1》.2019,第1-9页.

公开(公告)号：CN113610912B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202110931555.8

申请日：2021-08-13

Applicant: 中国矿业大学 ,  江苏华图矿业科技有限公司

Inventor： 程德强 ,  韩成功 ,  赵佳敏 ,  寇旗旗 ,  陈亮亮 ,  赵凯

IPC: G06T7/55 ,  G06T7/246 ,  G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明是一种三维场景重建中低分辨率图像单目深度估计系统及方法，方法包括：步骤1、构建适合EDSR训练的数据库K‑DIV2K数据集；步骤2、采用数据集分别训练EDSR放大2倍、放大3倍和4倍模型，得到具有不同放大能力的超分辨率放大模块；步骤3、将得到的超分辨率放大模块进行多尺度深度预测，得到12个尺度的输入图片；步骤4、将步骤3中其中九个尺度的输入图片送到单目深度估计网络架构中，采用空洞卷积提取图像中的特征图，最终恢复出深度信息图。本发明提升了EDSR模型的泛化能力，使其能在KITTI数据集上得到较好的超分放大效果，提升了模型的在低分辨率输入图像下的特征提取能力和深度估计能力。

公开(公告)号：CN117227834B

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311490977.1

申请日：2023-11-10

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 徐飞翔 ,  冯仕咏 ,  周晨 ,  程德强 ,  邹昊 ,  武煜泽 ,  刘海 ,  寇旗旗

IPC: B62D6/00 ,  B62D103/00 ,  B62D113/00 ,  B62D119/00 ,  B62D137/00

Abstract: 本发明公开一种特种车辆人机协同转向控制方法，包括实时获取驾驶员心率、皮肤电导率、驾驶员力矩的多源生理数据和车辆姿态数据，根据采集到的多源数据辨识驾驶员心理负荷水平、评估特种车辆行车风险程度，并以此设计强化学习的奖励函数，通过强化学习的双延迟深度确定性策略梯度算法决策出特种车辆人机协同转向的驾驶权重，基于驾驶权重融合驾驶员与自动系统控制器的方向盘转角，得到人机协同模式下实际的特种车辆方向盘转角，实现对特种车辆的人机协同转向控制，本发明根据驾驶员心理负荷水平和行车风险程度动态改变特种车辆人机协同转向权重，改善特种车辆安全性、稳定性和驾驶员负担。

公开(公告)号：CN116977969B

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311011160.1

申请日：2023-08-11

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 程德强 ,  王鹏程 ,  徐飞翔 ,  寇旗旗 ,  李爽 ,  陈亮亮 ,  韩成功

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于目标检测领域，具体地说，为一种基于卷积神经网络的驾驶员两点预瞄识别方法，包括如下步骤：数据集构建、模型搭建、特征提取、模型训练和检测阶段；本发明为保证样本多样性，从多个自动驾驶数据集采集样本，重新定义标签；为融合两点预瞄和深度学习，构建一个深度卷积神经网络，分析了如何将检测框用于两点预瞄识别的问题，针对了恶劣天气下远点预瞄的难点，提出了融合坐标注意力机制的主干网络和损失函数，实现了两点预瞄的智能识别，克服传统两点预瞄观察范围受限、存在视觉盲点等缺点。

公开(公告)号：CN117237190A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311194024.0

申请日：2023-09-15

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 程德强 ,  李龙 ,  寇旗旗 ,  王晓艺 ,  韩成功 ,  刘敬敬

IPC: G06T3/40 ,  G06V10/80 ,  G06T5/00 ,  G06T11/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开用于边缘移动设备的轻量化图像超分辨率重建系统及方法，属于图像超分辨率重建技术领域；包括输入模块、浅层特征提取层、多个堆叠蒸馏特征融合像素注意块模块、特征聚合模块、重建模块和输出模块；浅层特征提取层对低分辨率图像提取浅层特征；多个堆叠蒸馏特征融合像素注意块模块是m个以链的方式进行堆叠的DFFPA块，对浅层特征逐步细化提取深层特征；特征聚合模块聚合m个DFFPA块和浅层特征提取层的特征；重建模块经过卷积层和像素重排进行图像重建，得到超分辨率图像；本发明能够减少冗余信息，更加高效地提取图像中的高频信息，通过在像素级别上对不同尺度的特征进行加权融合，网络能够提供更优质的超分辨率重建结果。