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公开(公告)号：CN109250595B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201811177245.6
申请日：2018-10-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01M13/00 , G01M13/027 , G01M13/028 , B66B5/00
Abstract: 一种落地式立井提升联调测试装置，由支撑基础、液压加载装置和出绳角定位板构成，支撑基础设置有Ⅰ平台、Ⅱ平台，在Ⅰ平台侧壁沿竖直方向设置有两出绳角定位板，液压加载装置通过出绳角定位孔沿竖直方向固定在出绳角定位板上，可以模拟落地式立井提升的上下出绳角，基于双液压缸驱动钢丝绳的方式模拟实际提升过程的卷筒两侧负载，可以模拟正常和极端工况，对主轴装置承载性能、摩擦衬垫防滑性能、制动闸制动性能进行可靠评估，可以对不同卷筒直径、围包角、钢丝绳根数和钢丝绳间距的落地式立井提升机在现场安装前进行联调测试，对主轴装置进行全状态加载测试，对于确保提升系统安全性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110765880B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910903126.2
申请日：2019-09-24
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种轻量级视频行人重识别方法，属于计算机视觉技术处理技术领域。在搭建模型阶段，使用基于ShuffleNet v2的轻量级算法，同时，利用轻量级空间注意力机制模块处理人物图像细节，最后，通过一个在线差异识别模块来测量视频帧之间的特征差距，并使用该模块对不同质量的视频序列进行不同类型的时间建模。在模型训练阶段，输入行人的视频序列，使用上述搭建好的网络提取它们的特征表示，利用批量难分辨三元组损失和softmax损失共同训练并更新行人特征；在模型测试阶段，使用训练好的轻量级行人搜索模型对输入的目标查询行人，提取行人特征，并在大规模的视频序列中搜索出目标查询行人。本发明可应对大规模的现实场景图象，用于城市监控等安防领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110765880A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910903126.2
申请日：2019-09-24
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量级视频行人重识别方法，属于计算机视觉技术处理技术领域。在搭建模型阶段，使用基于ShuffleNet v2的轻量级算法，同时，利用轻量级空间注意力机制模块处理人物图像细节，最后，通过一个在线差异识别模块来测量视频帧之间的特征差距，并使用该模块对不同质量的视频序列进行不同类型的时间建模。在模型训练阶段，输入行人的视频序列，使用上述搭建好的网络提取它们的特征表示，利用批量难分辨三元组损失和softmax损失共同训练并更新行人特征；在模型测试阶段，使用训练好的轻量级行人搜索模型对输入的目标查询行人，提取行人特征，并在大规模的视频序列中搜索出目标查询行人。本发明可应对大规模的现实场景图象，用于城市监控等安防领域。
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公开(公告)号：CN110414336A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910542675.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种三元组边缘中心损失的深度互补分类器行人搜索方法，属于计算机视觉技术处理技术领域。在行人重识别部分，我们提出三元组边缘中心损失，在中心损失可以有效地减少同一个行人的特征差异性的基础上，引入三元组损失的思路，有效地增加不同行人间的特征差异性。通过对行人搜索子任务，检测和重识别的提高，达到对行人搜索模型整体性能的提升。本发明可对大规模的现实场景图像同时进行行人检测和重识别，在城市监控等安防领域发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN109670528A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811352790.4
申请日：2018-11-14
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向行人重识别任务的基于成对样本随机遮挡策略的数据扩充方法，在训练阶段，首先通过采用基于成对样本随机遮挡策略的数据扩充方法增加样本的多样性，提高深度行人重模型训练过程中的鲁棒性，进而提高模型的泛化性能。本发明与现有技术中数据扩充的方法相比，利用了孪生深度学习模型训练数据的特点，同时考虑了孪生网络训练的困难，提出了一种新的数据扩充方法。通过增加训练数据对的多样性，有效缓解单个行人数据集类别少且缺乏多样性问题给带来的影响，提升了模型的泛化性能，让行人重识别方法可以更好的处理复杂环境下的相行人重识别问题。
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公开(公告)号：CN109250595A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811177245.6
申请日：2018-10-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B66B5/00
Abstract: 一种落地式立井提升联调测试装置，由支撑基础、液压加载装置和出绳角定位板构成，支撑基础设置有Ⅰ平台、Ⅱ平台，在Ⅰ平台侧壁沿竖直方向设置有两出绳角定位板，液压加载装置通过出绳角定位孔沿竖直方向固定在出绳角定位板上，可以模拟落地式立井提升的上下出绳角，基于双液压缸驱动钢丝绳的方式模拟实际提升过程的卷筒两侧负载，可以模拟正常和极端工况，对主轴装置承载性能、摩擦衬垫防滑性能、制动闸制动性能进行可靠评估，可以对不同卷筒直径、围包角、钢丝绳根数和钢丝绳间距的落地式立井提升机在现场安装前进行联调测试，对主轴装置进行全状态加载测试，对于确保提升系统安全性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109670528B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201811352790.4
申请日：2018-11-14
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V40/10 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种面向行人重识别任务的基于成对样本随机遮挡策略的数据扩充方法，在训练阶段，首先通过采用基于成对样本随机遮挡策略的数据扩充方法增加样本的多样性，提高深度行人重模型训练过程中的鲁棒性，进而提高模型的泛化性能。本发明与现有技术中数据扩充的方法相比，利用了孪生深度学习模型训练数据的特点，同时考虑了孪生网络训练的困难，提出了一种新的数据扩充方法。通过增加训练数据对的多样性，有效缓解单个行人数据集类别少且缺乏多样性问题给带来的影响，提升了模型的泛化性能，让行人重识别方法可以更好的处理复杂环境下的相行人重识别问题。
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