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公开(公告)号：CN118887088A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410438168.4
申请日：2024-04-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T3/4053
Abstract: 本发明涉及图像超分辨率重建技术领域，具体涉及一种矿用边缘计算终端中轻量化图像超分辨率重建方法，包括：通过浅层特征提取模块对输入图像进行浅层特征提取；将浅层特征输入至多个堆叠的多尺度特征校准模块中进行深层特征提取；通过特征聚合模块聚合每个多尺度特征校准模块的输出，并与浅层特征相融合；将融合后的特征输入至图像重建模块进行图像重建，并输出重建后的超分辨率图像ISR。本发明通过多尺度特征校准模块对浅层特征进行处理，获得了更全面和信息更丰富的图像特征增，在图像重建中获得了更真实和更准确的结果。
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公开(公告)号：CN118675108A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410911089.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种低光照下基于多级跨尺度信息交互的无人矿卡目标检测方法，包括数据集制作、检测模型构建、图片特征信息提取、特征信息融合阶段以及检测阶段，本发明减少了在特征融合过程中的信息丢失，确保不同尺度的特征能够有效融合，显著提升无人矿卡在复杂露天矿山场景中的目标识别性能。
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公开(公告)号：CN118154655A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410387207.2
申请日：2024-04-01
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/50 , G06T11/00 , G06T7/70 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及三维场景感知技术领域，具体涉及一种矿井辅助运输车辆无人驾驶的单目深度估计方法,包括：对当前帧图像进行深度估计，获得深度图；将深度图、当前帧图像以及上下多帧图像输入至多帧位姿优化模块中获得相机相对位姿变化T0→final；结合T0→final和深度图进行图像重建，得到由当前帧图像投影到上下多帧视角的投影图像；计算光度重投影损失函数和次要损失函数，得到总损失，并进行多次学习迭代得到训练完成的深度估计网络模型；将单张图像作为训练完成的深度估计网络模型的输入，经模型预测后得到图像深度估计结果。本发明通过多帧位姿优化模块缓解了位姿估计不准确的问题，降低了矿井场景的影响，大幅提高了深度估计的精度。
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公开(公告)号：CN112507941B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202011499054.9
申请日：2020-12-17
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种面向矿井AI视频分析的跨视域行人重识别方法及装置，属于计算机视觉技术领域，解决了现有无监督行人重识别方法的精确度较低的问题。方法包括：获取源域数据集和目标域数据集；构建残差网络，将源域数据集和目标域数据集分别输入残差网络进行特征提取，得到源域数据集对应的特征和目标域数据集对应的特征并分别存储至存储器；基于源域数据集对应的特征和目标域数据集对应的特征得到第一损失函数；调节残差网络的参数，直至第一损失函数小于设定阈值时，得到残差网络的最优网络结构；将待重识别的目标图像输入残差网络的最优网络结构，得到待重识别的目标图像对应的行人信息。提高了行人重识别的精度。
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公开(公告)号：CN117591988B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410074135.6
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/2433 , E21F17/18 , G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及煤矿安全技术领域，具体而言，涉及一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法和系统，包括：通过传感器采集巷道内的环境信息；获得和传感器类型关联的环境参数序列；确定环境参数对应的风险评分；获得巷道风险系数；获得第一风险系数序列；基于风险模型和第一权重序列构建参考风险系数序列；对第一风险系数序列和参考风险系数序列进行异常识别，基于识别结果调整第一权重序列，基于调整后的第一权重序列计算巷道风险系数；得到第二风险系数序列集；基于对第二风险系数序列集异常识别的结果确定风险程度。这样就解决了传统风险管理方法无法对复杂的环境做出准确的实时风险评估的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117589714B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410074974.8
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N21/3581 , H01Q15/00 , G01N21/01
Abstract: 本公开的实施例提供一种环偶极子激发的高Q值太赫兹超表面传感器，包括：衬底；金属薄膜，形成于衬底表面；若干超表面单元结构，呈周期阵列排布于金属薄膜的背离衬底的表面；其中，超表面单元结构包括短边相对设置的两个L型金属结构，且两个L型金属结构件之间间距布置。本发明采用周期排列的双L型金属结构超表面，当太赫兹电场垂直方向正入射时，激发超表面中的环形偶极共振模式，增强了太赫兹波与分析物相互作用，引起光谱强烈变化，进而提高传感器传感性能。从而可以实现痕量分析物浓度变化所引起的超表面结构表面介电环境的微小变化的探测。具有检测灵敏度高的优点，能实现对分析物的高灵敏检测。
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公开(公告)号：CN117712705A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410118195.3
申请日：2024-01-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本公开的实施例提供一种基于石墨烯的太赫兹多功能超表面器件，包括：多功能超表面器件由呈周期性排布的多个超表面单元组成；每个超表面单元包括至下而上设置的底层金属反射层、中间介质层和顶层图案层；顶层图案层包括金属条和石墨烯薄膜层；其中，当线极化的太赫兹波竖直入射到超表面器件时，改变石墨烯薄膜层中石墨烯的费米能级，使石墨烯薄膜层和金属条产生电偶极子共振，且金属条与底层金属反射层产生电偶极子共振，使金属条与入射电磁波产生强耦合，实现对入射太赫兹波的高效吸收以及高效的极化转换效果。本公开，借助石墨烯费米能级的可调特性，通过外加电压，使其费米能级可调控，从而实现同时得到很好的吸收效果与极化转换效果。
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公开(公告)号：CN116767180B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311076379.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/045 , B60W10/20 , B60W10/22 , B62D6/00 , B60G17/0165 , B60G17/016 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明属于车辆动力学控制技术领域，尤其为一种车辆主动前轮转向与主动悬架系统协调控制方法，以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积神经网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架系统控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架系统的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得车辆主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架系统的动态协调控制。
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公开(公告)号：CN116767180A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311076379.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/045 , B60W10/20 , B60W10/22 , B62D6/00 , B60G17/0165 , B60G17/016 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明属于车辆动力学控制技术领域，尤其为一种车辆主动前轮转向与主动悬架系统协调控制方法，以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积神经网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架系统控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架系统的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得车辆主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架系统的动态协调控制。
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公开(公告)号：CN111639212B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010464038.X
申请日：2020-05-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F16/583 , G06V10/77 , G06V10/50 , G06V10/30
Abstract: 本发明涉及一种矿用智能视频分析中的图像检索方法，属于图像检索技术领域，解决了现有技术检索准确率低、效率低，导致矿井安全生产视频监控中的异常行为和场景识别可靠性低的问题。该方法包括，对包含矿井异常信息的目标图像进行预处理获得相同的第一图像和第二图像；从第一图像中获得方差自适应量化颜色直方图；从第二图像中提取梯度信息和符号信息；将方差自适应量化颜色直方图、梯度信息及符号信息进行特征自适应融合获得目标图像的融合特征；对融合特征进行降维获得融合主特征；利用融合主特征在矿井视频所包含的多帧图像中进行检索以实时辨识矿井异常。该方法在提高检索效果的同时，提高了矿井异常监控效率，提升矿井的安全检测水平。
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