公开(公告)号：CN113408361B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202110571900.1

申请日：2021-05-25

Applicant: 中国矿业大学 ,  江苏仁安高新技术有限公司

Inventor： 张晓光 ,  蔺康 ,  徐桂云 ,  吕志伟 ,  陈德明

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  B65G43/02 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的矿用输送带大块物料检测方法及系统，该方法包括：防爆监控装置采集物料图像作为样本集；对预处理后的图像进行目标标记，并将标记结果分类为训练集、验证集和测试集；构建基于深度学习的目标检测网络模型；训练网络模型达到收敛状态，得到训练好的块状物料检测模型；将测试集图像输入训练好的块状物料检测模型中，判断输送带中是否出现了块状物料；判断块状物料是否为大块物料；若检测到大块物料，软件平台记录此时的异常信息，并控制报警设备发出报警信号。本发明克服了传统图像检测方法对物料目标和其运输背景因灰度十分相近而难以准确区分的缺陷，能够对监控区域进行实时监控，不需要人进行巡视，减少人力成本。

公开(公告)号：CN109633449A

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201811396523.7

申请日：2018-11-22

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 张晓光 ,  赵志科 ,  孙佳胜 ,  徐桂云 ,  孙正 ,  蔺康 ,  张然

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明公开了一种基于灰色向量机的矿用锂电池寿命预测方法及管理系统。该寿命预测方法采用矿用锂离子电池容量作为训练样本建立灰色RVM回归预测模型；根据训练样本数据建立DGM，将DGM的预测值作为输入、原始训练样本作为输出，训练得到RVM回归预测模型；采用DGM(1,1)做容量短期预测，并将预测值作为RVM回归预测模型的输入，获得获得容量的短期回归预测结果及预测概率值，并引入新陈代谢过程，更新训练样本数据；采用灰色关联分析判断相关性，并以此结果对RVM模型进行动态的更新，获得新的相关向量，以获得该方法长期趋势预测结果。本发明通过实时采集锂电池监测数据，获得了更准确地矿用锂电池的寿命预测精度。

公开(公告)号：CN113408361A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110571900.1

申请日：2021-05-25

Applicant: 中国矿业大学 ,  江苏仁安高新技术有限公司

Inventor： 张晓光 ,  蔺康 ,  徐桂云 ,  吕志伟 ,  陈德明

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  B65G43/02 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的矿用输送带大块物料检测方法及系统，该方法包括：防爆监控装置采集物料图像作为样本集；对预处理后的图像进行目标标记，并将标记结果分类为训练集、验证集和测试集；构建基于深度学习的目标检测网络模型；训练网络模型达到收敛状态，得到训练好的块状物料检测模型；将测试集图像输入训练好的块状物料检测模型中，判断输送带中是否出现了块状物料；判断块状物料是否为大块物料；若检测到大块物料，软件平台记录此时的异常信息，并控制报警设备发出报警信号。本发明克服了传统图像检测方法对物料目标和其运输背景因灰度十分相近而难以准确区分的缺陷，能够对监控区域进行实时监控，不需要人进行巡视，减少人力成本。