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公开(公告)号：CN117994816A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410154678.9
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于发明涉及图像处理和机器视觉中的行人重识别领域，公开了面向矿区复杂场景的遮挡行人重识别方法。本发明首先采用滑动窗口的方法对图像分块，进行细粒特征提取以此从图像中提取细小、细粒度的特征信息；再在图像分块最小语义单元的基础上加入可学习的分类和位置最小语义单元，并嵌入了相机位置信息；接着对图像模块中的干扰信息进行剔除；再利用细微的局部信息来指导整体特征进行提取；最后基于多尺度特征进行双次差分获取关键信息和行人身份预测。本发明通过训练模型来减轻背景和遮挡等干扰信息对行人身份重识别准确率的影响，从而提升模型的精度，使之在遮挡情况下匹配到正确的行人。
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公开(公告)号：CN112308032B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011335295.X
申请日：2020-11-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种视频检测的井下风门智能协同联动控制方法，属智能监控技术领域，利用智能视频监控技术对风门区域进行实时目标类型的识别和位置的检测，确认其目标属性与当前通行需求(行人开小风门，车辆开大风门)，进而实现两道风门的智能开闭和巷道的高效通行；同时设计两道风门开闭的逻辑闭锁，在软件功能上限制两道风门同时开闭的情况，从根本上消除人为因素造成的安全风险；除此之外，为了满足紧急情况下的人员疏散需求，设置手动风门闭锁解除按钮，最大化事故发生时的人员疏散效率。
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公开(公告)号：CN113283362B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110623617.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种跨模态的行人重识别方法，该方法首先构造与卷积神经网络最深层分类器具有相同结构的浅层分类器，然后使用最深层的分类器在多个维度上指导浅层分类器学习，通过这种方式，将来自深层的行人高级信息和数据集中的真实标签信息传递给浅层网络。随后，吸收了深层知识和真实标签信息的浅层网络提取的低层特征进一步促进较深层网络的高层特征学习，这样不断正向循环激励，推动网络学习有鉴别力的特征表示。该发明使用知识自蒸馏，网络模型充当自己的老师，不断正向推动，使模型能够提取到更具有鉴别力的特征表示，促进分类性能。
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公开(公告)号：CN109902573B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201910067062.7
申请日：2019-01-24
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向矿井下视频监控的多摄像机无标注行人重识别方法，包括：从多个摄像机中获取无标注原始视频流，截取该视频流中每一帧图像并输入B‑SSD行人检测网络中训练，获取每一帧图像中的行人区域并输出行人的坐标位置；形成候选行人数据库输入构建的MT‑S行人重识别网络，提取每一个行人区域中的行人特征，并离线存储；从无标注原始视频流中选定待识别的目标人物，截取带有目标人物的每一帧图像，输入到MT‑S行人重识别网络中，提取得到特征；计算待识别的目标人物特征与候选行人数据库行人特征之间的相似度，并进行排序，将相似度最高的行人特征判断为待识别的目标人物。本发明可学习更具判别性的行人特征，在矿井环境下识别更准确且精度更高。
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公开(公告)号：CN114499626B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202111561590.1
申请日：2021-12-16
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04B7/185 , H04W52/06 , H04W72/04 , H04L5/00 , H04W84/06 , H04W84/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/06 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了一种基于全双工中继的UAV空中计算系统及轨迹和功率优化方法，本发明的UAV空中计算系统采用UAV作为全双工中继进行数据汇聚与转发；本发明的方法建立以最小化空中计算时间平均均方误差为目标，求解在传感器发射功率、信息传输速率、UAV轨迹和去噪声因子约束下的最优化问题，对于整体的联合优化问题，根据优化变量的高度耦合采用交替优化的方法逐个确定每一个优化变量。本发明实现了通信速率保障下的均方误差最小化，将最优化问题分解为四个独立的子优化问题，以低复杂度算法实现了UAV轨迹和功率的优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114966888A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210568048.7
申请日：2022-05-24
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01V13/00
Abstract: 一种矿井微震监测系统用矿震传感器的检验方法及装置，该方法是先确定被检矿震传感器的频率和振动速度检验范围，然后设置信号发生器使振动发生装置生成设定的频率和振动速度的正弦振动；待振动发生装置稳定振动后，分别记录测振仪上至少10个的频率和振动速度数据，并计算被检矿震传感器的平均频率和平均振动速度，最后计算出其频率误差、振动速度误差、频率线性度和振动速度线性度；根据矿震传感器在矿井使用时的精度要求，当同时满足δf 0.8、δv 0.7时，则认定被检矿震传感器为正常的传感器。该方法能检验传感器的测量精准度，从而提高微震监测系统的使用精度，进而提升冲击地压矿井的矿震监测水平。
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公开(公告)号：CN114359773A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111328521.6
申请日：2021-11-10
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 复杂地下空间轨迹融合的视频人员重识别方法，解决复杂地下空间视频人员重识别中的大范围目标遮挡问题；通过Social‑GAN模型能够实现精确人员轨迹预测；构建时空轨迹融合模型，将不受遮挡影响的人员轨迹视频引入重识别网络中，解决遮挡造成的表观视觉特征提取错误问题，有效缓解遮挡问题对重识别性能造成的影响；此外，构建轨迹融合MARS_traj数据集，在MARS数据集上为人员添加时间帧数和空间坐标坐标信息，使其适用于复杂地下空间轨迹融合的视频人员重识别方法。
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公开(公告)号：CN114359180A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111549436.2
申请日：2021-12-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向虚拟现实的图像质量评价方法，包括IRG模块利用图像恢复技术，恢复减轻拼接图片中的重影失真得到IRG图像；然后将IRG图像与原失真图一起送入网络，通过提取IRG图像和原失真图之间的差异特征图以及失真图像的特征图，在不同尺度的特征层上共同评价质量分数。本发明中IRG模块针对全景图片拼接中的重影失真进行了图像恢复，能够有效减轻全景拼接图片中的重影失真现象；HQP模块采用了FPN特征金字塔，预测质量分数时有效利用了各个尺度的特征层，既有效利用了图像底层特征中的细节信息也较好的保留了图像高层特征中的语义信息。
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公开(公告)号：CN113784280A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110860366.6
申请日：2021-07-28
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi指纹的消防员室内定位方法，包括：当突遇火灾时，冲进火场的消防员接收无线访问节点所发射的信号强度信息，确定消防员属于的簇的编号；根据无线访问节点信赖度函数，对每个无线访问节点的信赖度进行计算与筛选，过滤掉因为火灾发生损坏的无线访问节点；在消防员所属簇中运用动态在线匹配算法，结合参考点接收到的信号强度值计算同簇中所有参考点的距离比重，选择距离比重大于距离比重阈值的参考点进行位置估计；根据选择的参考点计算出消防员的位置坐标。本发明针对火灾现场可能出现的AP损坏的情况提出了AP信赖函数对AP进行筛选；运用了动态在线匹配算法，提高算法的定位精度。
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公开(公告)号：CN113283362A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110623617.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种跨模态的行人重识别方法，该方法首先构造与卷积神经网络最深层分类器具有相同结构的浅层分类器，然后使用最深层的分类器在多个维度上指导浅层分类器学习，通过这种方式，将来自深层的行人高级信息和数据集中的真实标签信息传递给浅层网络。随后，吸收了深层知识和真实标签信息的浅层网络提取的低层特征进一步促进较深层网络的高层特征学习，这样不断正向循环激励，推动网络学习有鉴别力的特征表示。该发明使用知识自蒸馏，网络模型充当自己的老师，不断正向推动，使模型能够提取到更具有鉴别力的特征表示，促进分类性能。
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