公开(公告)号：CN112649512B

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202011475811.9

申请日：2020-12-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 谢学斌 ,  叶永飞 ,  王小平 ,  刘涛 ,  姜伟 ,  张欢 ,  赵伟 ,  李少乾 ,  高山

IPC: G01N29/14

Abstract: 本发明涉及声发射初至拾取方法，公开了一种岩体声发射初至自适应识别方法，包括以下步骤：S1、获得监测信号的包络曲线；S2、确定所述监测信号的包络周期；S3、对所述包络曲线进行去除周期变化和异常值后获得趋势曲线；S4、通过判定曲线对所述趋势曲线进行判断，以自动识别声发射初至点。本发明能自动判别监测信号有无声发射，并自动识别声发射初至，且对初至拾取的适应性强、准确性高。

公开(公告)号：CN115035472A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210701256.X

申请日：2022-06-21

Applicant: 中南大学

Inventor： 谢学斌 ,  赵伟 ,  张欢 ,  李少乾 ,  孙康帅 ,  黄颖玲 ,  杨云鹏

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06F16/951 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种安全帽佩戴识别模型训练方法、识别方法及存储介质，其中训练方法包括获取工业场所图片集；对工业场所图片集进行标签标记，其中标签类别包括安全帽和工作人员；将标签标记处理后的工业场所图片集划分为训练集和测试集；构建安全帽佩戴识别模型框架，包括基于CNN的特征提取网络、基于GCN的标签分类器建立网络，特征提取网络得到的特征向量与标签分类器作点积运算输出预测分数矩阵；基于训练集和测试集对安全帽佩戴识别模型进行训练，得到最终的安全帽佩戴识别模型。本方案能够正确、高效的识别工业场所工作人员佩戴安全帽的情况，为减少工业场所工作人员因未佩戴安全帽造成风险事故的概率提供了一种可靠智能识别方法。

公开(公告)号：CN115035472B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202210701256.X

申请日：2022-06-21

Applicant: 中南大学

Inventor： 谢学斌 ,  赵伟 ,  张欢 ,  李少乾 ,  孙康帅 ,  黄颖玲 ,  杨云鹏

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06F16/951 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种安全帽佩戴识别模型训练方法、识别方法及存储介质，其中训练方法包括获取工业场所图片集；对工业场所图片集进行标签标记，其中标签类别包括安全帽和工作人员；将标签标记处理后的工业场所图片集划分为训练集和测试集；构建安全帽佩戴识别模型框架，包括基于CNN的特征提取网络、基于GCN的标签分类器建立网络，特征提取网络得到的特征向量与标签分类器作点积运算输出预测分数矩阵；基于训练集和测试集对安全帽佩戴识别模型进行训练，得到最终的安全帽佩戴识别模型。本方案能够正确、高效的识别工业场所工作人员佩戴安全帽的情况，为减少工业场所工作人员因未佩戴安全帽造成风险事故的概率提供了一种可靠智能识别方法。

公开(公告)号：CN112649512A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202011475811.9

申请日：2020-12-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 谢学斌 ,  叶永飞 ,  王小平 ,  刘涛 ,  姜伟 ,  张欢 ,  赵伟 ,  李少乾 ,  高山

IPC: G01N29/14

Abstract: 本发明涉及声发射初至拾取方法，公开了一种岩体声发射初至自适应识别方法，包括以下步骤：S1、获得监测信号的包络曲线；S2、确定所述监测信号的包络周期；S3、对所述包络曲线进行去除周期变化和异常值后获得趋势曲线；S4、通过判定曲线对所述趋势曲线进行判断，以自动识别声发射初至点。本发明能自动判别监测信号有无声发射，并自动识别声发射初至，且对初至拾取的适应性强、准确性高。

公开(公告)号：CN113722995A

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202111006549.8

申请日：2021-08-30

Applicant: 中南大学 ,  铜陵有色金属集团股份有限公司

Inventor： 谢学斌 ,  李少乾 ,  董世华 ,  郑攻关 ,  苏卫宏 ,  过江 ,  周贵斌 ,  余茂杰 ,  汪令辉 ,  孟稳权

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/10 ,  G06N3/12 ,  G01N3/08

Abstract: 本发明公开了一种岩石弹性变形能指数的测定方法、系统、终端及可读存储介质，所述方法包括：测定岩石样本的密度、纵波速度以及单轴抗压强度；将岩石样本的密度、纵波速度以及单轴抗压强度作为输入数据输入机器学习模型得到单轴抗压强度预测模型；利用单轴抗压强度预测模型测定待测岩石的单轴抗压强度；基于待测岩石的单轴抗压强度进行单轴加卸载试验获得待测岩石的弹性变形能指数。本发明将密度、纵波速度作为输入特征进行模型训练得到单轴抗压强度预测模型，从而可以准确预测岩石的单轴抗压强度，并基于精确的单轴抗压强度，可以准确预测后续待测岩石的卸载点位置，解决了现有岩石弹性变形能指数测试中无法准确判断卸载点的问题。