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公开(公告)号：CN112363153B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202011162327.0
申请日：2020-10-27
Applicant: 秦皇岛港股份有限公司第九港务分公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司 , 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种料堆边缘检测方法及系统。该方法包括：获取雷达探测的料堆切削面的二维点云数据；雷达固定于取料机悬臂的侧边，且位于斗轮的侧边；雷达用于扫描取料机悬臂前方的料堆切削面，雷达的扫描面为竖直平面；根据取料机悬臂的回转方向，将二维点云数据扩展为三维点云数据；对三维点云数据进行预处理；对当前帧对应的处理后的三维点云数据进行平面拟合；计算当前帧对应的物料面倾角；判断当前帧对应的物料面倾角是否小于物料安息角；如果是，确定当前帧雷达的扫描面处于物料堆垛边缘的外侧；如果否，确定当前帧雷达的扫描面处于物料堆垛边缘的内侧。本发明可以提高料堆边缘检测的准确度和及时性。
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公开(公告)号：CN113311427B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110571594.1
申请日：2021-05-25
Applicant: 唐山曹妃甸煤炭港务有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司 , 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法及系统。本发明首先在堆料过程中，利用堆料机落料口前方的毫米波雷达设备获取二维数据；然后，利用随机采样一致性的算法估计直线方程参数，得到料堆母线的直线方程，利用斜率计算得出料堆安息角，利用直线方程得到料高；最后，利用卡尔曼滤波方法减轻传感器测量误差、堆料机抖动和料堆上落料的影响，得到料堆的安息角和料高，实现在堆料过程中实时测量料堆安息角和料高的目的，为自动化堆取料提供准确的信息。
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公开(公告)号：CN114332796A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111597823.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司 , 秦皇岛港股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种多传感器融合体素特征图生成方法及系统，该方法建立原始图像与激光雷达点之间的映射关系，激光雷达点和前视图像之间的映射关系，生成轻量化稀疏图像，为图像信息的快速处理提供了基础。同时，本发明所述方法融合两种传感器特征提取网络提取的特征，构建了信息更丰富的环境信息特征，提高了三维目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN112669376A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110116010.1
申请日：2021-01-28
Applicant: 燕山大学 , 唐山曹妃甸煤炭港务有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种料堆残垛层高计算方法及系统，方法包括：获取取料机预扫描过程的雷达探测料堆的二维点云数据；根据取料机悬臂的回转角度，将二维点云数据转化为三维点云数据；对三维点云数据进行预处理，得到处理后的三维点云数据；对处理后的三维点云数据进行RANSAC算法平面识别提取处理，得到当前残垛点云的取料平台平面；计算取料平台平面中点云集合的Z轴坐标均值，并将Z轴坐标均值标记为取料平台高度值；判断取料平台平面的数量与残垛实际分层数量是否相等；不相等则重复获取取料平台平面，相等时则计算各个取料平台平面之间的高度差，即料堆残垛层高，可有效提高料堆残垛层高的计算精度，提升取料机的取料效率。
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公开(公告)号：CN119068170A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411049525.4
申请日：2024-08-01
Applicant: 燕山大学 , 唐山曹妃甸煤炭港务有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G06V10/25 , G01S13/88 , G01B15/04 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06F18/2411 , G06N20/10 , G06N7/02 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种料堆边缘检测方法、装置、介质及产品，涉及4D毫米波雷达点云处理技术领域。方法包括：将待测三维点云数据从毫米波雷达坐标系转换到坝基堆场坐标系，得到坝基堆场坐标系下的三维点云数据；对毫米波雷达坐标系下的三维点云数据，以及坝基堆场坐标系下的三维点云数据进行直通滤波处理或统计滤波处理，得到目标三维点云数据；将目标三维点云数据按帧序划分得到样本点云，提取样本点云的特征，并将样本点云的特征输入到料堆边缘检测模型中，得到料堆边缘检测结果。本发明利用差分进化算法优化料堆边缘检测模型的参数选择，能够提高料堆边缘检测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118859154A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410874838.7
申请日：2024-07-02
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G01S7/41 , G01S13/72 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种桥式卸船机抓斗轨迹识别方法、装置、介质及产品，涉及桥式卸船机自动化技术领域。方法包括：将当前原始采集点云数据由毫米波雷达坐标系转换至桥式卸船机空间直角坐标系，并输入到训练后的支持向量机模型中，得到当前初始目标点云数据并进行去噪和去离群点处理，基于抓斗高度确定当前目标点云数据中的抓斗点云数据；确定抓斗点云数据的坐标平均值为抓斗中点坐标进而得到抓斗轨迹。本发明基于训练后的支持向量机模型，能够提高基于4D毫米波雷达识别桥式卸船机抓斗轨迹的精度。
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公开(公告)号：CN118707484A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411069477.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛港股份有限公司第九港务分公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于4D毫米波雷达的全天候靠离泊船只位置识别方法，涉及目标位置识别技术领域。方法包括：将毫米波雷达点云数据转换到空间直角坐标系并进行预处理，得到预处理点云数据；将预处理点云数据输入到训练后的多层感知机模型中，得到分类点云数据；利用统计滤波算法滤除分类点云数据中的离群点，得到船只近岸侧外壁滤波点云数据；采用随机采样一致性算法对船只近岸侧外壁滤波点云数据进行平面拟合，得到船只近岸侧外壁平面方程；基于船只近岸侧外壁平面方程，确定当前时刻的船只位置姿态。本发明利用随机采样一致性算法识别靠离泊船只位置，能够提高靠离泊船只位置识别的精度。
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公开(公告)号：CN117554915A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311482043.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G01S7/41 , B65G15/00 , B65G43/08 , G06T7/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种传输皮带上料流料位状态检测方法、系统及电子设备，涉及料位检测技术领域。方法包括：基于毫米波雷达获取的不同时刻目标点处待测传输皮带上的点云数据构建传输皮带上料流的高程图；利用Kmeans聚类算法对高程图中的像素点进行聚类处理，得到聚类高程图；对聚类高程图进行灰度均值滤波处理，确定灰度均值曲线；基于灰度均值曲线，确定不同时刻传输皮带上料流经过目标点的料位状态。本发明通过结合毫米波雷达探测技术对料流的监测和测距，能够在复杂环境下对传输皮带上料流料位状态进行精确检测。
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公开(公告)号：CN117171680A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311137709.1
申请日：2023-09-05
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G01N21/01 , G01N21/3577
Abstract: 本发明公开了一种石油类污染物分类方法、系统及电子设备，涉及污染识别技术领域。方法包括获取待测石油类污染物的红外光谱数据；将待测石油类污染物的红外光谱数据输入到石油类污染物分类模型中，确定待测石油类污染物的种类；石油类污染物分类模型是利用石油类污染物的红外光谱标注数据对改进一维卷积神经网络进行训练后得到的；改进一维卷积神经网络是基于Inception卷积模块对一维卷积神经网络进行改进后得到的。本发明通过基于Inception卷积模块搭建并训练改进一维卷积神经网络，能够提高不同石油类污染物的红外光谱特征提取精度，进而提高石油类污染物的分类精度。
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公开(公告)号：CN114298205A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111599892.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛港股份有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种石油类油种识别方法及系统，方法包括：获取多组不同浓度配比下的石油类荧光光谱数据；对多组不同浓度配比下的所述石油类荧光光谱数据均进行去散射处理和插值校正，得到有效石油类荧光光谱数据；对所述有效石油类荧光光谱数据进行重构和分解，得到浓度荧光光谱矩阵；对所述浓度荧光光谱矩阵进行归一化处理，得到石油类浓度荧光光谱数据；将所述石油类浓度荧光光谱数据输入训练模型，得到石油类油种的识别结果；所述训练模型是利用萤火虫算法和麻雀搜索算法对支持向量机进行优化和训练得到的。本发明能够实现对石油类油种进行快速且高效的识别。
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