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公开(公告)号：CN113610912A
公开(公告)日：2021-11-05
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
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。
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公开(公告)号：CN113592718A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110924404.X
申请日：2021-08-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明是一种基于多尺度残差网络的矿井图像超分辨率重建方法及系统，该系统是通过图像超分辨率重建模型将低分辨率图像重建为高分辨率图像，图像超分辨率重建模型由浅层特征提取模块、深层特征提取模块和特征重建模块组成，深层特征提取模块由m个融合多尺度卷积、卷积注意力机制和残差连接的多尺度残差注意力组和一个特征融合层组成，整个特征提取模块采用简化后的密集网络将提取到的浅层特征和不同层次的深层特征传送到特征融合层进行特征融合。该矿井图像超分辨率重建方法包括如下步骤：提取图像浅层特征、深层特征，将提取到的浅层和深层特征进行融合，图像重建。本发明能够更有效的利用特征信息，可以有效防止图像特征信息丢失。
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公开(公告)号：CN113554572A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110931806.2
申请日：2021-08-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进Retinex的图像增强方法和系统，其主要的目的是解决传统Retinex增强方法的效果差，速度慢，效率低等问题，可以较好地解决图像细节和颜色保真度的冲突问题，改善光晕现象，所述装置包括图像采集单元，基于华为海思Hi3519AV100处理器的FEA3519A‑C图像处理核心板，PC端控制单元和图像输出模块。
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公开(公告)号：CN110312124A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910700754.0
申请日：2019-07-31
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04N17/00 , H04N19/86 , H04N19/176 , H04N19/137 , G06T7/13 , G06T7/246
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性多特征融合的移动巡检视频质量修正方法，属于视频质量修正技术领域，解决了现有技术无法对移动巡检视频进行有效的质量评价并修正的问题。该方法包括如下步骤：对移动巡检视频中任一包括待检测物体的静止图像进行分块，确定包含待检测物体识别特征的所有宏块，以及各宏块的显著性因子；使用每个宏块分别遍历移动巡检视频中其他图像，获得各帧图像中与该宏块最相似的图像块，进而获得各宏块的运动矢量，以及每一帧图像的显著性矩阵；根据获得的显著性矩阵，确定移动巡检视频的块效应特征值、模糊效应特征值和信息熵特征值；建立视频质量评价模型，判断视频质量是否合格，如果不合格，修正摄像头参数，直到合格为止。
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公开(公告)号：CN120014550A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510096783.6
申请日：2025-01-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态行人重识别的矿工安全监控方法，包括以下步骤：S1：将数据集输入到共享双流ResNet50骨干网络中，得到两种模态初步提取的特征图；S2：将两种模态的特征图输入到局部特征模块中，分别按其高度均分成三部分局部特征图，两两作为一对，将同一对局部特征图输入到同一个SP_Net模块中得到局部特征向量，将两个局部特征向量进行跨模态对齐损失；S3：将两种模态的特征图输入到全局特征模块中，经过双线性全连接层得到全局特征向量，并计算损失函数；S4：调节网络参数，使网络达到最优，并在待识别跨模态数据集上进行行人匹配。本发明能够消除两种模态之间的差异提取到更具判别性的特征，提高图像识别效率，提高跨模态行人重识别的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119723304A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411653726.5
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/98 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 矿井复杂受限环境中轻微失真图像盲质量评价方法与系统，利用真实失真质量评价数据集，对无参考图像模型训练，得到真实失真质量评价模型；通过真实失真质量评价模型提取图像中具有内容鲁棒的质量特征；使用目标图像数据集训练真实失真质量评价模型，对显著失真的图像进行质量评估；进行迭代训练，在获得的显著失真图像质量评估的基础上，训练其对轻微失真图像的质量特征的表征；融合具有鲁棒性及轻微失真图像的质量特征，训练质量预测模块，获取精准的质量分数。本发明利用真实失真辅助及两阶段迭代训练策略，解决了数据集内容多样性匮乏导致模型对内容多样性的抗干扰能力有限的问题，提高评价结果的准确性及对井下安全隐患与异常情况检测精准性。
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公开(公告)号：CN119205704B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411360045.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/0895
Abstract: 一种矿井机器视觉中低质图像质量评价方法与系统，方法：设计与图像失真类型和质量预测相关的提示词，通过CLIP模型得出失真分布概率和质量预测概率，对新场景中样本分别进行失真分布和模型预测不确定性两个方面的代表性排名；采用排名聚合法，选出新场景中部分样本进行标注；得出新场景已选及旧场景全部样本的质量特征向量，用相似性度量算法选出旧场景易迁移样本；对选出的新旧场景样本进行训练，完成评价模型构建。系统包括摄像头、样本选择器和特征迁移学习训练器。本发明减少新场景中失真多样性的同时减少了标注样本成本，降低了模型适配新场景的过拟合风险，提高了模型的预测能力及图像质量评价准确性。
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公开(公告)号：CN118968055A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410966971.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种煤粒图像分割方法、装置、介质和设备，涉及图像分割技术领域。针对图像分割过程中会出现漏分割与过分割问题，提出了一种同时关注局部信息与全局信息的算法，从ResNet50网络中提取低层特征，并利用语义序列化将其特征转换为序列，进而成为多分支编码器的输入。其次，为了加强对边缘特征的提取，重复利用编码器的输入作为多头自注意力制的一个输入。最后，将编码器的输出序列重塑为ResNet50网络的输出特征，送入压缩激励空间金字塔池化部分。本发明通过利用多分支Transformer编码器与压缩激励空间金字塔池化，不仅关注了全局信息，同时对边缘特征进行加强了，解决了漏分割与过分割问题。
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公开(公告)号：CN118397063A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410481590.8
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/50 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了煤矿单轨吊无人驾驶中自监督单目深度估计方法及系统，涉及图像深度估计领域。首先提出了自适应特征聚合算法，用于在深度估计网络中聚合高低尺度特征的同时自适应地保持其上下文一致性；然后提出一个旋转量优化算法，用于在位姿网络中加权融合原始主路径与其他路径的前3维向量来细化旋转分量；最后提出图像边缘相似性损失函数，为深度估计提供形状先验，作为额外的自监督信号来约束网络。本发明能够有效提高预测深度的精度，使得煤矿单轨吊对作业人员和障碍物的位置距离远近能够更准确地估计，增强去精准判断与预防碰撞障碍物与作业人员的能力，提高煤矿单轨吊无人驾驶安全通过性，并具有良好的泛化性能。
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公开(公告)号：CN117152419B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311313950.5
申请日：2023-10-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 一种矿井架空乘人装置人员违规携带物品的检测方法及系统，首先使用主干特征提取模块和特征加强融合模块对物品特征进行收集，通过以YOLOv8m为教师模型、YOLOv8s为学生模型，对特征加强融合模块的输出添加知识蒸馏模块增强对信息的收集能力，再通过辅助信息加强模块对目标物品信息进行进一步检测，最后通过对定位网络和分类网络进行改进并且对YOLOv8的分类损失进行改进，加强定位与分类的准确性，分类之后的信息流传输到警报系统实现对违规产品的检测。加强对矿井架空乘人装置人员携带违规物品的检测能力。
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