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公开(公告)号：CN114662535B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210253692.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯学习的井下传感器网络目标跟踪方法，采用椭球分布建模非高斯噪声，利用Inverse‑Wishart分布建模过程噪声和量测噪声的参数不确定性，通过变分贝叶斯学习方法得到目标状态和模型参数的后验分布，实现目标状态的在线估计和预测。本发明的特点：本发明在利用椭球分布建模非高斯噪声基础上，采用变分贝叶斯学习的方法，实现了复杂噪声环境下基于传感器网络的高精度目标跟踪，对于井下等复杂受限空间内的目标跟踪提供了计算简单、鲁棒性强的估计方法，高精度的目标跟踪结果对于保障人员和设备安全具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119360243A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411395067.X
申请日：2024-10-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0475
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于场景语言感知引导的多模态无人机目标检测框架。首先，将视觉‑语言预训练模型嵌入多模态目标检测框架中，提出了场景语言感知模块，利用视觉‑语言预训练模型为模型提供场景智能感知和理解能力。其次，通过条件参数生成模块根据当前场景和目标特征动态生成融合参数，通过为不同目标定制个性化的融合模式提升模型对场景变化的适应能力。最后，设计了多模态动态解码器，建立了动态对称融合机制，通过动态挖掘多模态数据间的复杂互补关联实现多模态特征融合，并根据当前场景实时调整不同模态的重要性，将DETR的解码机制从单模态扩展到多模态，为多模态无人机目标检测提供了无需先验框的新范式。
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公开(公告)号：CN118196752B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410289768.9
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/143 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于解耦变分自编码器网络的无人驾驶环卫车目标检测方法，针对无人驾驶环卫车的多模态目标检测，首先，向特征金字塔网络添加横向连接，以平衡不同大小对象的检测要求；接着，多尺度特征输入到框建议模块，生成提议框和提议特征，将通过RoiAlign得到的ROI特征和提议特征建立一对一的交互关系，从而优化ROI特征；然后，设计了解耦变分自编码器，采用变分推断，通过最大化真实数据分布对数似然的证据下界建模全局数据分布，对红外和可见光图像的数据分布进行解耦，以从数据中捕获任务相关的分布信息；最后，将解耦变分自编码器的特征进行全局信息整合，然后输入到目标检测网络中，以进行多模态目标检测。
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公开(公告)号：CN118915452A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410967648.X
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种FDI攻击下网络化带式输送机系统的安全协调控制方法，包括：建立基于柔性联接双永磁同步电机的网络化带式输送机驱动控制模型；建立FDI攻击下网络化带式输送机系统的安全控制框架；设计基于二次型调节器的安全控制策略；依据步骤建立的FDI网络攻击模型，设计了基于奇异摄动理论的组合次优安全协调控制器。本方法可有效的避免FDI网络攻击造成的安全隐患，并且可以有效消除因电机系统具有的双时间尺度带来的病态数值问题。对提高带式输送机系统的协调控制性能和网络安全性有着非常深远的意义。
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公开(公告)号：CN118015356B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410154380.8
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/58 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G01S17/86 , G01N21/25
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于高斯混合的变分动态融合网络的高光谱分类方法。首先，利用K近邻搜索构建两模态的多尺度空间图，并利用图卷积学习获得多尺度特征。提出基于高斯混合的空间拓扑约束，通过约束两模态的拓扑一致性，抑制光谱噪声干扰。然后，设计多尺度动态图聚合模块以捕获多尺度特征中可共享的类辨识信息，并通过挖掘适合当前样本的个性化融合模式提升模型对地物尺度变化的适应能力，实现对模态信息的充分挖掘。最后，推导了两模态联合分布的证据下界，构建了多模态VAE，通过优化证据下界建模多模态联合分布，学习模态间复杂的非线性关系，实现了多模态数据融合，提高了复杂场景下高光谱图像分类的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118199918B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410136004.6
申请日：2024-01-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ROS环境下网联机器人的网络攻击系统，包括场景设定模块、编队环境生成模块和网络攻击模块，其中网络攻击模块包含虚假数据注入模块、重放攻击模块和拒绝服务攻击模块；运行领航者节点生成Gazebo场景，通过编队算法计算出跟随者tt1机器人下一时刻运行的速度，并将速度通过TCP协议作为控制信号发送给跟随者tt1机器人，控制跟随者的运动；拦截含控制信号的数据包并注入虚假数据，发送给从机；重放存储含控制信号的数据包，跟随者tt1按重放指令进行运动；向跟随者tt1发送大量不符合规则的连接请求的数据包，使其处于半连接状态。本发明易于部署、操作简便且具有较强的扩展性，为机器人网络安全领域的研究人员提供了必要的网络攻击环境。
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公开(公告)号：CN118212398A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410310009.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/143 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识补全平衡网络的多模态目标检测方法。首先，设计一种知识补全机制，通过类知识补全和空间知识补全缓解局部模态信息失衡，以实现对模态间信息干扰的抑制，提升模型对低光照、烟雾等复杂情景的适应能力；然后，设计一种动态平衡机制，在模型学习中动态监控和平衡模型对不同模态的关注程度缓解全局模态信息失衡现象，通过确保多模态特征学习的同步性，提升模型对多模态互补信息的利用能力。
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公开(公告)号：CN118192249A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410428471.6
申请日：2024-04-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于经验导向Q学习的锅炉汽轮机系统负荷控制方法，包括：将原始负荷控制问题转化为关于跟踪误差的增广误差系统调节问题；基于锅炉汽轮机运行历史数据构建经验池，提出离策略Q学习方法，根据批量采样信息更新状态‑动作值函数，设计评价神经网络近似Q函数，并结合最小二乘法迭代更新状态‑动作值Q函数；再利用的采样‑训练循环嵌套训练框架，进一步在线优化评价网络权值；设计Q学习自适应控制器，生成具有优化趋向的数据存入经验池，实现Q学习算法的导向学习，以自适应调整系统的负荷控制策略。本发明高效利用系统运行数据和经验导向的学习方式，解决了锅炉汽轮机系统负荷控制中的数据利用难和数据质量要求高等难题。
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公开(公告)号：CN118038181A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410331617.5
申请日：2024-03-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/094 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于元迁移梯度更新策略的高光谱图像分类方法。通过任务分布对齐策略构建了平衡的元任务簇，以解决不同领域之间由于类别关系差异而引起的任务分布错位问题。接着，利用领域投影头捕获与域相关的特定知识，确保共享特征嵌入模块能够专注于捕获两个域之间共享的域不变知识。最后，采用元迁移梯度更新策略来更新模型，聚焦于让模型从元迁移任务集合中归纳出适用于各类型元迁移任务的无偏知识，从而提升模型的泛化性能并优化元迁移学习效果。
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公开(公告)号：CN116820100B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310748225.4
申请日：2023-06-25
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种欺骗攻击下的无人车编队控制方法，包括以下步骤：(1)考虑将一个无人车作为一个通信节点，根据通信节点建立通信拓扑关系；(2)构建无人车的系统动态模型，包括领航者和跟随者系统动态模型；(3)考虑网络安全问题，建立欺骗攻击动态模型；(4)提出了一种基于脉冲攻击信号补偿器的时变编队控制协议，并建立相应的动态误差系统模型；(5)基于李亚普诺夫理论，给出误差系统稳定的充分条件，得到编队跟踪误差界。本发明的所提供的控制方法能够在保证一定精度下实现了时变输出编队，并且可以降低实际系统的通信量，同时有效地抵御欺骗攻击。
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