公开(公告)号：CN118154655B

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410387207.2

申请日：2024-04-01

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 寇旗旗 ,  程德强 ,  孙凤乾 ,  郑平 ,  陈俊辉

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。

公开(公告)号：CN119203038A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411476006.6

申请日：2024-10-22

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 程德强 ,  孙凤乾 ,  寇旗旗 ,  王晓艺 ,  陈亮亮

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于多源异构数据融合的矿井有色金属特征提取方法，步骤包括利用DNN和CNN网络进行异构数据处理；通过堆叠自编码器构建特征融合网络；对特征融合网络进行训练，完成对特征融合网络的初始化；通过构建损失函数对初始化的特征融合网络进行训练优化，得到优化后的网络模型；利用优化后的网络模型进行有色金属识别。本发明充分发挥了异构数据间的互补优势，减少了数据混淆并充分提取不同维度数据的共同特征，避免数据冗余；能够辨别复杂选冶环境下更利于有色金属检测的重要信息源，降低了复杂环境的干扰，有效地保障了后续算法对有色金属的检测鲁棒性与精度。

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

Inventor： 寇旗旗 ,  程德强 ,  孙凤乾 ,  郑平 ,  陈俊辉

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。