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公开(公告)号：CN110716556A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201911118902.4
申请日：2019-11-15
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏博一矿业科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种煤矿井下轨道式大倾角巡检机器人，包括控制箱总成，所述控制箱总成位于巡检机器人前部，提供动力控制和视觉识别的检测控制；机架总成，所述机架总成用于固定限速器、张紧总成和导向总成，所述限速器在巡检机器人速度大于设置值时，限速器抱死，所述张紧总成用于张紧皮带驱动，所述导向总成实现巡检机器人在轨道上的导向；电池箱总成，所述电池箱总成为巡检机器人提供动力，采用无线充电方式；提升架总成，所述提升架总成用于安装下部相机，实现下皮带的巡检。本发明专利所提出的智能巡检机器人可实时采集、传输、识别设备沿线的图像，动态监测胶带输送机的上部异物，实时监测巷道内烟雾和粉尘情况。
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公开(公告)号：CN210428195U
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201921974955.1
申请日：2019-11-15
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏博一矿业科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本实用新型公开了一种煤矿井下轨道式大倾角巡检机器人，包括控制箱总成，所述控制箱总成位于巡检机器人前部，提供动力控制和视觉识别的检测控制；机架总成，所述机架总成用于固定限速器、张紧总成和导向总成，所述限速器在巡检机器人速度大于设置值时，限速器抱死，所述张紧总成用于张紧皮带驱动，所述导向总成实现巡检机器人在轨道上的导向；电池箱总成，所述电池箱总成为巡检机器人提供动力，采用无线充电方式；提升架总成，所述提升架总成用于安装下部相机，实现下皮带的巡检。本实用新型专利所提出的智能巡检机器人可实时采集、传输、识别设备沿线的图像，动态监测胶带输送机的上部异物，实时监测巷道内烟雾和粉尘情况。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN119671855A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411809637.5
申请日：2024-12-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了用于井下移动设备的轻量化图像超分辨率重建系统及方法，属于图像重建技术领域；包括：浅层特征提取模块、深层特征提取模块、特征聚合模块以及图像重建模块；深层特征提取模块包括高频增强蒸馏块，高频增强蒸馏块包括特征细化模块、多尺度信息蒸馏模块和信息融合模块；特征细化模块包括三个串联的高频增强残差块。本发明采用信息蒸馏架构，在特征提取主干中采用双路分支结构，对输入特征进行通道分割，降低计算量，利用全局特征提取和高频增强分支提升网络对细节信息的捕获能力，高效地提取深层信息；采用多尺度信息蒸馏方法，对特征提取主干细化后的特征进行多尺度高频信息蒸馏，并利用混合特征增强块融合蒸馏后的多尺度高频信息。
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公开(公告)号：CN118781016B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410877834.4
申请日：2024-07-02
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于图像去雾技术领域，提出一种矿井尘雾环境下自适应图像去雾增强方法及系统。首先建立包括图像分级预处理模块、自适应处理模块和优化模块的图像处理模型；将通过图像分级预处理模块处理之后的图像输入自适应处理模块；通过图像优化模块对经过自适应处理模块处理之后的图像进一步优化；输出优化之后的图像。本发明在实际运用中可以对矿井尘雾环境下图像的精确、高效和稳定去雾，显著提升了图像质量和煤矿安全隐患识别的能力。
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公开(公告)号：CN119205568A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411360043.0
申请日：2024-09-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06T7/00 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/042
Abstract: 一种矿井机载视频图像的去运动模糊方法及系统，步骤：构建基于卷积神经网络的面向真实场景的盲图像质量评价模块，并借助所述模块提取图像中与质量相关的质量特征；构建基于码本的特征预测模块，通过矢量编码的方式预训练一个包含高质量特征码本的特征预测网络，基于模糊图像的质量特征进行预测编码，从而获得图像的高质量先验知识；将获得的高质量先验知识经维度对齐后嵌入到去模糊模块编码特征中，经解码器解码后获得恢复后的清晰图像。系统包括图像采集模块、盲图像质量评价模块、特征预测模块和去模糊模块。本发明能够快速处理图像视频流失真、有效适应矿井下环境，提高后续图像处理和分析准确性，提高矿区作业的安全性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119105322A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202310668574.5
申请日：2023-06-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B19/042 , G01S7/48
Abstract: 本发明应用于热光型与电光型光学相控阵芯片控制领域，设计了一种便携式高精度光学相控阵雷达控制器。该光学相控阵雷达芯片控制器由四个部分组成：MCU控制电路、双数模转换输出网络、双电源输出电路和显示模块电路。本发明通过型号为STM32F401CCU6 MCU的SIP接口对双路AD5766进行控制从而输出多通道电压信号。AD5766为16位模数转换芯片，本发明采用两路该芯片至多可以产生32路电压信号，经过阻抗匹配网络进行输出，阻抗匹配网络可以解决由布线不同造成的端到端输出信号的差异。双电源输出电路采用ADP5071通过调节匹配电阻输出±12V电压用于AD5766的正负电源。显示模组采用2.1寸彩色屏幕通过SPI接口与MCU进行连接。显示屏幕用于输出控制参数和光学相控阵状态；本发明通过以上部分实现了光学相控阵雷达芯片的高精度控制，可用于热光效应与电光效应的光学相控阵芯片。本发明在减小控制器体积的同时，显著降低了光学相控阵控制成本。
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公开(公告)号：CN117475474B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202311418003.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种用于智能安防的跨模态行人重识别系统及方法，系统包括图像预处理模块、图像获取模块、网络构建模块、网络训练模块和指标评估模块；方法包括：特征提取；构建图卷积神经进行特征融合；多级特征聚合机制；损失函数优化。本发明通过提出多样化嵌入拓展模块，通过多分支卷积生成结构，基于局部异构聚合图卷积网络的方法，利用图结构关系对提取到的局部关键点特征进行信息融合的方法，提取更多高层次特征信息；对损失函数进一步优化，提出中心引导对挖掘损失和正交损失，其以端到端的方式去除冗余，提供了更简单优化的网络结构，减弱了行人图像在可见光模态和红外模态下存在的差异，减少噪声的产生,极大提高了行人图像在图像库中检索的效率。
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公开(公告)号：CN114647760B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210037094.4
申请日：2022-01-13
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F16/783 , G06F16/75 , G06T5/90 , G06T5/40 , G06T7/11 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 一种基于神经网络自温故及知识传导机制的智能视频图像检索方法，在保证模型实时性的同时，提高小模型检索精度，在精度和效率之间尽可能达到平衡；设置伽马校正模块，通过对图像的局部调整，实现对光照不均匀鲁棒性，提高细节可辨度，避免高频噪声，普适性强；建立自温故机制，允许神经网络的局部自我监督，不断反思、调整学习参数，充分学习到图像深层语义信息，实现神经网络快速收敛，提高检索精度；采用知识传导机制，提升模型精度、降低模型时延，压缩网络参数，最终得到一个性能强和精度高的学生模型；通过传导机制将浅特征知识作为学习目标，采用VAE变分自编码模型重构深度特征，以此生成学习结果，将学习结果与目标进行度量，完成学习任务。
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公开(公告)号：CN118262241A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410430557.2
申请日：2024-04-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于信息共享的无人矿卡目标识别方法，包括数据集采集与处理、智能识别模型搭建、图片特征信息提取、信息共享模型训练和检测步骤，本发明从真实煤矿作业场景采集样本，结合The AutoMine dataset露天煤矿自动驾驶数据集，重新定义标签类别，提出一种信息共享的学习模型。为融合信息共享和深度学习，构建一个深度卷积神经网络，分析了如何将信息共享用于网络模型训练，针对了在煤矿复杂场景下，无人矿卡自主作业艰难的问题，提出了融合双通道注意力机制的主干网络和残差结构，实现了煤矿复杂场景下图像的智能识别，促进了煤矿智能化无人矿卡自主作业技术的发展和应用。
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公开(公告)号：CN117875911B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410271651.8
申请日：2024-03-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/02 , G06Q50/26 , E21F17/18 , H04L67/12 , H04Q9/00 , G08B21/02 , G08B21/24 , G16Y20/10 , G16Y20/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/50
Abstract: 本发明涉及煤矿安全管理技术领域，具体而言，涉及一种用于灾害综合防治的煤矿安全生产管理系统，包括：矿井物联网和管理平台；矿井物联网的感知层包括设置于井下巷道、巷道内设备的传感器；矿井物联网被配置为，响应于巷道内移动的接入单元的接入请求，获得接入单元关联的识别信息；基于接入单元配置的传感器，获得井下物联网和接入位置匹配的传感器序列；基于传感器序列的交互性信息，确定和井下接入单元关联的跟踪目标的安全性；交互性信息通过传感器序列采集获得，以及通过接入单元和与接入单元关联的跟踪目标交互获取。这样就解决了现有煤矿安全生产管理系统存在监测盲区、数据采集不全面、安全隐患难以及时发现的问题。
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