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公开(公告)号：CN118529439B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410711891.5
申请日：2024-06-04
申请人： 徐州华东机械有限公司 , 中国矿业大学
IPC分类号： B65G43/02
摘要： 本发明公开了一种基于改进CenterNet的带式输送机皮带损伤检测方法及检测系统，检测方法包括设备部署、数据采集、边缘去噪、负载分配、损伤检测；检测系统包括图像采集模块、数据传输模块、数据处理模块、控制模块、边缘端模块和云端数据处理模块。本发明基于深度学习模型，采用KDFA‑CenterNet目标检测损失算法，能有效对皮带撕裂损伤、磨损损伤、破裂损伤进行检测；基于可逆神经网络的实时图像去噪增强模型，能够对采集图像进行去噪增强处理；设置基于长短期记忆神经网络的云边端协同的负载计算架构，云端服务器、边缘计算节点和本地服务器，三者协同工作，可对带式输送机皮带图像大量高密度数据进行实时处理。
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公开(公告)号：CN118653848A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410774936.3
申请日：2024-06-17
申请人： 中国矿业大学
摘要： 本发明提供了一种能实现小半径转向、3D打印支护和防倒退的TBM，属于隧道掘进技术领域。其技术方案为：包括截割单元、转向推进单元、输渣单元、3D打印支护单元和防倒退单元，截割单元、转向推进单元、3D打印支护单元和防倒退单元前后依次连接，输渣单元贯穿设置于截割单元、转向推进单元和3D打印支护单元的内部，截割单元用于对前方岩壁的切割，转向推进单元用于TBM的小半径转向，输渣单元用于对岩渣的输送，3D打印支护单元用于巷道的全环快速支护，防倒退单元通过增大摩擦力形式形成锁紧机构，防止TBM在大倾角巷道时出现后退现象。本发明的有益效果为：本发明能够实现小半径转弯、全环高效高强度支护，同时也能够防止TBM出现倒退的情况。
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公开(公告)号：CN114140380B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111231169.4
申请日：2021-10-22
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/73 , G06T5/40 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N21/88 , G01N22/02 , B07C5/02 , B07C5/34 , B07C5/36
摘要： 本发明公开一种基于图像视觉与电磁波融合的带式输送机异物识别方法，包括：通过对工业相机所拍摄的图像进行算法处理判断表面是否存在异物；对带式输送机上物体进行电磁波扫描，根据其反馈的信号进行分析判断内部是否有异物；通过算法对异物进行分类判断是否为有用物品或能否进行粉碎的物品；输出所识别的结果通过控制器控制机械手完成相应的指示；本发明将电磁波与图像视觉相融合，有效的将不同异物进行分类，有效分别出有用无用、可粉碎不可粉碎的物品，同时将表面异物与内部异物均识别出来，提高了异物识别率，可及时清理异物，以避免异物对带式输送机带来损伤。
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公开(公告)号：CN114216931B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111304876.1
申请日：2021-11-05
申请人： 中国矿业大学
摘要： 本发明公开了一种基于红外图像的带式输送机煤炭自燃检测方法，包括带式输送机部分机构、连接支架、红外热成像仪、烟雾报警器。本发明将获取的红外图像利用图像分割技术提取出满足阈值的区域，将前后两个时刻图像对比，以能够在井上桥栈带式输送机输送煤炭时，判断带式输送机输送的煤炭是否发生自燃，以提高煤炭自燃检测的速率和准确度。
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公开(公告)号：CN117182116B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311184495.3
申请日：2023-09-14
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： B22F12/00 , B22F10/28 , B22F12/63 , B22F12/67 , B22F10/37 , B22F10/50 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y40/00
摘要： 本发明公开了一种用于增材制造的双向超声滚压、铺粉和压实的一体化装置，包括超声滚压与铺粉一体化装置和平台升降装置，所述的超声滚压与铺粉一体化装置位于所述的平台升降装置上方。本发明的有益效果是：能够实现超声滚压复合增材制造，在选择性激光熔化过程中同步进行超声滚压强化，提高制造部件性能，超声滚压与铺粉一体化装置可实现双向强化、铺粉和压实，使用下料装置从上方下粉，气体回流通道的回流气体可以减少复合材料粉末中颗粒密度较大颗粒的下落速度，使其与小颗粒同步下落，减少因颗粒密度差异引起的复合材料粉末分层现象。
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公开(公告)号：CN117351557A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311035586.0
申请日：2023-08-17
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/766 , G06T7/80 , G06F3/01
摘要： 本发明公开了一种深度学习的车载手势识别方法，包括实时跟踪手势，并获取操作人的手势图像；基于Faster‑RCNN算法对动态手势进行识别；基于结合注意力机制优化的三维卷积神经网络手势识别用户的手势指令，将其传输给车载控制器达到控制车辆的作用。本发明使用Faster‑RCNN的锚框生成方法和ROI池化方法，实现动态手势动作的时间区间的分类和回归，实现对图像数据序列中动态手势时间区间的定位检测，相比传统的提取手势识别可以准确判断手势指令发生的时间和位置；基于三维卷积神经网络的动态手势识别，构建了动态手势识别模型，实现动作手势的识别任务。
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公开(公告)号：CN117261786A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311035366.8
申请日：2023-08-17
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： B60R16/023 , B60J3/02 , G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于人脸表情识别的智慧座舱遮阳板自动调节系统，包括将多任务卷积神经网络和轻量级网络MobileNetV3网络配合使用，组成用于人脸表情识别的智慧座舱遮阳板自动调节系统；MTCNN用于实时检测截取人脸区域，并标出人眼、鼻子和嘴角共五处特征点用于人脸对齐操作；MobileNetV3网络是一种可应用于车载的轻量级网络，用于识别驾驶员的面部表情。本发明通过MTCNN模型实时检测人脸，利用MobileNetV3_small模型识别行车过程中的面部表情，及时自动调整汽车遮阳板，缓解强光线对驾驶者的干扰，实现安全、智能驾驶。
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公开(公告)号：CN117152723A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311019094.2
申请日：2023-08-11
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06N3/096 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了一种基于白鲸优化算法和迁移学习的驾驶员表情识别方法，包括获取驾驶员表情数据集；对驾驶员表情数据集进行图像预处理；构建驾驶员表情识别模型；进行表情识别模型的预训练；对超参数优化后的驾驶员表情识别网络进行微调；其中，利用白鲸优化算法优化表情识别模型的超参数。本发明能够在相对短的时间内得到适合驾驶员表情识别的超参数取值，有效克服卷积神经网络由于超参数选取不当造成的准确率下降，训练缓慢，甚至模型不收敛等缺点，进而提高驾驶员表情识别模型的性能，为实现安全、智能驾驶保驾护航。
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公开(公告)号：CN111281382B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010142682.5
申请日：2020-03-04
申请人： 徐州市健康研究院有限公司 , 中国矿业大学
摘要： 本发明公开了一种基于脑电信号的特征提取与分类方法，通过EEG脑电采集系统获取刺激图片所诱发的脑电信号，运用主成分分析法对脑电信号进行去噪预处理，对预处理的EEG脑电信号进行特征提取，通过对排序递归图进行排序递归分析，得到脑电信号的非线性特征参数递归率、确定性数值，按照特征值范围建立数据库。本发明以一种全新的角度提取并分析脑电特征，并结合灵敏度、准确率，可以用于诸如不同生理状态下或者不同痴呆程度的EEG脑电分析。
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公开(公告)号：CN115909439A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211314645.3
申请日：2022-10-26
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/58
摘要： 本发明公开了一种基于RGBD深度相机的车载人脸识别系统，包括车载人脸区域抓拍截取、角度方位获取和人脸特征匹配；利用卷积神经网络提取人脸特征与标准数据库中的信息进行比对，进而实现人脸的识别。车载人脸抓拍彩色摄像机与深度摄像机设置于车内，且车载人脸抓拍摄像机模块的方向可旋转，车载终端模块与远程服务器通过通讯模块连接；远程服务器通过网络与终端相连接,本发明通过所述人脸抓拍摄像机模组可以进行实时抓拍，获取人脸图像并进行截取后通过通讯模块传输至远程服务器，然后进行数据库查找与相关特征分析处理，再通过与远程服务器将识别结果返回终端并显示，由于在2D图像的基础上引入深度信息，具有更高的安全性与鲁棒性。
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