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公开(公告)号：CN117253138B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210656594.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 动态环境中的点云位置识别技术难以同时兼备检测精度高、检测速度快和模型计算量小的优点。本文采用特征点提取模块极大降低点云规模并保留数据特征，以此来减轻环境变化对数据采集的影响，设计了Point Transformer模块引入了一种能促进局部信息交换的Multi Head Attention来控制计算量，提取局部描述子；设计了Feature Attention来聚合有辨识度的全局描述子；以此来提高点云位置识别的精度和速度并减少网络计算量。
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公开(公告)号：CN117253138A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202210656594.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 动态环境中的点云位置识别技术难以同时兼备检测精度高、检测速度快和模型计算量小的优点。本文采用特征点提取模块极大降低点云规模并保留数据特征，以此来减轻环境变化对数据采集的影响，设计了Point Transformer模块引入了一种能促进局部信息交换的Multi Head Attention来控制计算量，提取局部描述子；设计了Feature Attention来聚合有辨识度的全局描述子；以此来提高点云位置识别的精度和速度并减少网络计算量。
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公开(公告)号：CN117237630A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311181185.6
申请日：2023-09-13
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 一种基于线性注意力的轻量化网络模型的图像分割方法。所述基于线性注意力的轻量化网络模型的图像分割方法通过注意力机制设计的线性注意力计算方法实现单行的特征提取。MSA1和MSA2相互配合，通过特征图形状调整实现了特征图行与行之间的信息交流，但每一行之间以8个像素为单位存在信息断层，这一信息断层则可以通过L‑MSA模块进行信息弥补，三者模块相互配合，实现了特征图的全局信息交流，从而有效提高了模型的特征提取能力。同时线性计算方式相较于矩形计算方式又可以减少计算复杂度，从而大幅的提高了算法的推理速度。
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公开(公告)号：CN117789057A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202211140141.4
申请日：2022-09-19
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于局部‑全局特征的无人机图像旋转目标检测方法，涉及计算机视觉领域。在构建了无人机航拍图像旋转目标检测数据集后，首先基于ResNet50结构设计主干特征提取网络，使得模型的特征提取能力更强；然后使用多尺度特征融合模块提升算法的多尺度目标检测能力；最后使用旋转区域提案模块在多尺度特征融合模块的不同尺度输出特征图上生成旋转区域提案，实现对旋转目标的方向检测和提高对密集目标的识别能力。该方法可以准确地检测到无人机航拍图像中的典型地面目标，满足无人机在灾后搜救和城市巡逻等复杂场景下的自动目标检测需要。
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公开(公告)号：CN117576203A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311341484.1
申请日：2023-10-17
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 一种基于多头注意力特征增强的地下空间位置识别方法。所述基于多头注意力特征增强的地下空间位置识别方法通过点云预处理模块提取点云中的关键点并剔除多余的冗余点，然后使用正弦多头自注意力模块提取数据中的局部描述子并交流局部特征。之后使用特征融合模块聚合更有辨识度的全局描述子。最后使用特征相似度计算模块计算全局描述子相似度，映射相应场景的相似度。通过有效去除数据中冗余信息和增强全局描述子辨识度，提升了移动机器人对场景的识别精度和实时性，可以准确地识别地下隧道复杂场景，满足移动机器人在灾后搜救和隧道巡逻等复杂场景下的自动位置识别需要，使得模型的泛化性和实时性能力更强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115705700A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110899050.8
申请日：2021-08-04
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种采用深度学习方法，基于YOLOV3‑tiny卷积神经网络的算法用于无人机目标检测，涉及计算机视觉领域。本发明利用深度可分离卷积来对标准卷积进行了替换，使得模型更加的轻量化；在原始模型网络中引入了注意力机制，以此提高目标检测的效率以及在处理多尺度目标时的检测精度。该改进方法有效提升了原网络的检测精度与检测速度，在面对多尺度目标，尤其是小目标的检测时取得了良好的检测效果。
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公开(公告)号：CN115071856A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210608264.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: B62D57/028 , B60G13/00 , B60R16/02 , F16D65/14
Abstract: 本发明公开了一种轮腿式移动平台，其包括主车体和两个轮腿式行走部；主车体包括基架、丝杆式直线滑台、两个侧摇杆、两个连杆；丝杆式直线滑台与主车体的基架相连，摆杆的中部与丝杆式直线滑台的滑台可枢转地相连；两个侧摇杆的摇杆轴分别与基架的两侧可枢转相连；连杆两端分别以球副与侧摇杆、摆杆相连；轮腿式行走部包括行走部架、支腿、阻尼元件、驱动车轮，行走部架与主车体的摇杆轴连接；两个支腿与行走部架铰接，且两个支腿上端的齿轮相啮合，阻尼元件与两个支腿相连，驱动车轮设于所述支腿下端；本发明还提出一种使用了轮腿式移动平台的巡检机器人；轮腿式移动平台及巡检机器人具有良好的地形适应性、通过性与稳定性。
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公开(公告)号：CN119540555A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411654579.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V10/26 , G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种对轨道末端高精度检测的轨道线分割方法，包括：构建待分割轨道线图像数据；将待分割轨道线图像数据输入轨道线分割网络RTEW‑Net进行处理，获得列车运行轨道线分割结果；其中，轨道线分割网络RTEW‑Net用于从列车运行轨道线特征图提取轨道线末端初步特征，对初步特征进行特征细节维持，结合列车运行轨道线特征图对轨道线末端特征进行保留；所述轨道线分割网络RTEW‑Net通过训练集训练获得，所述训练集为轨道线图像及对应的标注。本发明实现了对轨道线的精准分割，保障了列车行进安全。
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公开(公告)号：CN117237630B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202311181185.6
申请日：2023-09-13
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 一种基于线性注意力的轻量化网络模型的图像分割方法。所述基于线性注意力的轻量化网络模型的图像分割方法通过注意力机制设计的线性注意力计算方法实现单行的特征提取。MSA1和MSA2相互配合，通过特征图形状调整实现了特征图行与行之间的信息交流，但每一行之间以8个像素为单位存在信息断层，这一信息断层则可以通过L‑MSA模块进行信息弥补，三者模块相互配合，实现了特征图的全局信息交流，从而有效提高了模型的特征提取能力。同时线性计算方式相较于矩形计算方式又可以减少计算复杂度，从而大幅的提高了算法的推理速度。
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公开(公告)号：CN116524451A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210061064.7
申请日：2022-01-19
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和目标检测结合的轨道障碍物检测方法，涉及计算机视觉领域。在构建了真实场景下的轨道交通数据库后，首先对YOLOv3的主干特征提取网络进行修改，使用ResneXt50替换原Resnet50网络，使得模型的特征提取能力更强；然后采用自适应特征融合优化方法，更为精准地检测不同尺度的目标，在保证算法实时性的同时大幅度提升算法检测性能；最后在各个检测端使用注意力机制整合不同的通道信息，并采用CIOU损失函数更为精准的回归预测框，使得检测精度进一步提高。该方法在保证算法检测速度的同时，实现了对铁路障碍物尤其是小目标进行精准高效地检测，以确保行车安全。
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