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公开(公告)号：CN118133131B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410558946.3
申请日：2024-05-08
Applicant: 煤炭科学研究总院有限公司 , 天地科技股份有限公司北京技术研究分公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06Q50/02 , E21F17/18
Abstract: 本申请提出一种多场景通用煤矿回采工作面冲击显现智能预测方法及系统，其中，方法包括：获取采煤机当前所在卸压区对应的数值化的卸压标识，并获取卸压区对应的与矿井微震相关的特征向量，之后，将卸压区标识及特征向量输入预先训练获取的分类模型，获取冲击显现类型。由此，通过对复杂多变的场景（即不同卸压区）进行量化，作为预测冲击显现的重要特征，使得冲击显现预测方法适用于各种卸压区工作面的冲击显现预测。从而提高了冲击显现智能预测方法的通用性。
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公开(公告)号：CN118133131A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410558946.3
申请日：2024-05-08
Applicant: 煤炭科学研究总院有限公司 , 天地科技股份有限公司北京技术研究分公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06Q50/02 , E21F17/18
Abstract: 本申请提出一种多场景通用煤矿回采工作面冲击显现智能预测方法及系统，其中，方法包括：获取采煤机当前所在卸压区对应的数值化的卸压标识，并获取卸压区对应的与矿井微震相关的特征向量，之后，将卸压区标识及特征向量输入预先训练获取的分类模型，获取冲击显现类型。由此，通过对复杂多变的场景（即不同卸压区）进行量化，作为预测冲击显现的重要特征，使得冲击显现预测方法适用于各种卸压区工作面的冲击显现预测。从而提高了冲击显现智能预测方法的通用性。
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公开(公告)号：CN116310145A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310541784.8
申请日：2023-05-15
Applicant: 煤炭科学研究总院有限公司 , 天地科技股份有限公司北京技术研究分公司
Abstract: 本公开提出一种基于正交基函数的三维空间模型重建方法和装置，该方法包括：获取初始三维空间模型的第一拉普拉斯算子矩阵，对第一拉普拉斯算子矩阵进行特征分解，以生成多个特征方程，对多个特征方程进行正交化处理，以得到多个正交基函数，基于多个正交基函数，确定目标三维坐标，基于多个目标三维坐标，构建目标三维空间模型。通过实施本公开的方法，能够基于正交基函数较大程度地降低模型重建过程的计算成本和存储成本，有效提升模型重建效果。
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公开(公告)号：CN119723120A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411711143.3
申请日：2024-11-26
Applicant: 天地科技股份有限公司北京技术研究分公司 , 煤炭科学研究总院有限公司
IPC: G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06T7/13 , G06Q50/02 , G06N3/048
Abstract: 本申请提出一种井下风门状态的识别方法。该方法包括：获取风门的图像，并基于图像中感兴趣区域进行高斯背景建模，确定风门的背景图像和前景图像；从背景图像中提取风门的第一特征向量，并从前景图像中提取风门的第二特征向量；确定第一特征向量和第二特征向量的余弦值；响应于余弦值大于设定阈值，将前景图像输入至神经网络中，并基于神经网络的注意力机制，对前景图像中的风门的状态进行多次概率计算，并基于概率计算结果确定前景图像中风门状态的目标概率值；基于目标概率值，确定风门的目标状态。由此，本方案通过准确识别风门的开关状态，可以确保新鲜风流能够到达各用风地点，避免风流短路或紊乱，从而优化矿井的通风系统。
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公开(公告)号：CN119723029A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411667474.1
申请日：2024-11-20
Applicant: 天地科技股份有限公司北京技术研究分公司 , 煤炭科学研究总院有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/28 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提出一种多特征融合井下片帮识别方法，包括：获取综采面第一区域的当前图像，通过混合高斯模型识别当前图像的感兴趣区域的前景像素，获取当前图像的前景图像；对前景图像进行连通域分析，判断是否存在至少一个疑似片帮框；并在存在至少一个疑似片帮框时，基于至少一个疑似片帮框中各疑似片帮框的运行状态以及是否与综采面的目标结构产生的目标物框重合，确定目标疑似片帮框；通过训练好的卷积神经网络CNN和视觉转换器ViT的混合模型对当前图像进行预测，得到至少一个大块煤图像的坐标信息和置信度信息；基于至少一个大块煤图像的坐标信息和置信度信息以及目标疑似片帮框，得到井下片帮的识别结果；能够准确设别综采面是否发生片帮现象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119595258A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411546314.1
申请日：2024-10-31
Applicant: 天地科技股份有限公司北京技术研究分公司 , 煤炭科学研究总院有限公司
IPC: G01M11/06
Abstract: 本申请提出一种车辆灯光装置的检测方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：发送指示信息；其中，所述指示信息用于指示待检测车辆开启对应的待检测灯光装置；获取所述待检测车辆所在区域的连续多帧第一图像；对所述第一图像进行处理，获得所述待检测车辆对应的连续多帧前景二值图像；对所述前景二值图像进行连通域检测，获得灰度值发生变化的区域位置；基于所述第一图像获得所述待检测灯光装置对应的装置位置；基于所述区域位置和所述装置位置，确定所述待检测灯光装置是否正常。通过本申请的技术方案，能够实现对车辆灯光装置的快速准确检测，从而提高车辆安全性。
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公开(公告)号：CN119296133A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411303222.0
申请日：2024-09-18
Applicant: 煤炭科学研究总院有限公司 , 天地科技股份有限公司北京技术研究分公司
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/776
Abstract: 本发明提出一种煤矿井下人员入侵识别方法和装置，其中，方法包括：获取当前帧图像，并采用单目深度估计法确定当前帧图像对应的深度图像；对当前帧图像中的行人目标进行检测，以得到当前帧图像中至少一个行人目标对应的检测框，并基于各检测框所在区域的当前帧图像进行骨骼关键点提取，以得到各检测框中对应行人目标的骨骼关键点的二维坐标；根据各检测框中对应行人目标的骨骼关键点的二维坐标、深度图像和图像采集设备的内参矩阵，确定各行人目标的骨骼关键点的三维坐标；根据各检测框和/或各行人目标的骨骼关键点的三维坐标，确定各行人目标是否入侵目标空间电子围栏区域，由此，可提高煤矿井下行人检测的精确度，降低误报率。
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公开(公告)号：CN116152117A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310412713.8
申请日：2023-04-18
Applicant: 煤炭科学研究总院有限公司 , 天地科技股份有限公司北京技术研究分公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种基于Transformer的井下低光照图像增强方法，属于计算机视觉领域。其中，方法包括：首先，获取煤矿井下低光照RGB格式的图像I，将该图像I的格式转化为rawRGB，得到图像Iraw；然后，搭建基于MobileViT模块的两个分支，并采用MobileViT模块的两个分支，基于图像Iraw，预测乘法图M与加法图A；通过Cross Attention模块产生3×3的最终色彩矩阵和参数；最后，根据图像Iraw、乘法图M、加法图A、最终色彩矩阵和参数，建立图像增强网络模型，以得到煤矿井下增强图像，由此，可实现井下低光照图像整体亮度增强的效果，保持图像整体色彩以及保留图像细节信息的目的。
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公开(公告)号：CN119625416A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411751356.9
申请日：2024-11-29
Applicant: 天地科技股份有限公司北京技术研究分公司 , 煤炭科学研究总院有限公司
Abstract: 本申请提出一种风井防爆盖的异常状态识别方法。该方法包括：对风井防爆盖进行图像采集，以获取风井防爆盖的图像，并基于图像中感兴趣区域进行高斯背景建模，确定风井防爆盖的背景图像和前景图像；从背景图像中提取风井防爆盖的第一特征向量，并从前景图像中提取风井防爆盖的第二特征向量；基于第一特征向量和第二特征向量，确定余弦值，并基于余弦值，确定第一识别状态；基于训练好的目标状态分类模型，确定风井防爆盖的第二识别状态；响应于第一识别状态与第二识别状态均为风井防爆盖处于异常状态，确定风井防爆盖的目标状态为异常状态。由此，本方案通过双重识别机制，能够更准确地判断风井防爆盖是否处于异常状态，从而及时发出预警。
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公开(公告)号：CN118052779A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410146401.1
申请日：2024-02-01
Applicant: 煤炭科学研究总院有限公司 , 天地科技股份有限公司北京技术研究分公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01B11/16
Abstract: 本申请提供了一种基于图像的巷道变形量预测模型的训练方法及预测方法，该训练方法包括：获取训练样本，其中，训练样本包括样本图像和样本巷道变形量；构建卷积神经网络与Transformer融合的初始巷道变形量预测模型，根据训练样本，对初始巷道变形量预测模型进行训练，得到训练完成的目标巷道变形量预测模型。由此，本申请通过获取训练样本，并根据训练样本对初始巷道变形量预测模型进行迭代训练，可以使初始巷道变形量预测模型学习图像和巷道变形量之间的映射关系，通过训练完成目标巷道变形量预测模型，可以获取巷道变形量预测结果，提高了巷道变形量预测结果的准确性和高效性。
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