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公开(公告)号:CN116798117A
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310387213.3
申请日:2023-04-07
申请人: 安徽大学 , 苏州图灵智驰智能科技有限公司
IPC分类号: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/52 , G06T7/246 , G06N3/08
摘要: 一种基于视频理解的矿井下异常动作识别方法,其中包括:通过摄像头获取井下包含矿工实时动作的视频数据;预处理视频数据进行视频剪裁与抽帧,先将图片帧中的人物进行识别与标记;再将标记的人物目标绑定ID进行前后帧目标跟踪;将目标跟踪的结果送入3D卷积神经网络提取视频帧特征;将样本输入至SlowFast网络获得动作识别结果;根据追踪目标的具体动作,发现异常行为并发出警告。本发明解决了矿井下矿工异常动作判断智能化水平低的问题。
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公开(公告)号:CN219406419U
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202320190058.1
申请日:2023-02-13
申请人: 苏州图灵智驰智能科技有限公司
摘要: 本实用新型提供一种矿井轨道入侵检测装置,涉及轨道检测领域,包括车头,所述车头的一端设有固定板,所述固定板两端均设有连接杆,所述连接杆的一端设有推板,所述推板的侧面设有多个弹簧,多个所述弹簧的一端均设有与所述固定板连接的传感器,本实用新型通过车头带动推板和固定板在矿井轨道移动,并通过车头的推力与入侵物的阻力带动推板与固定板的间隙减小,使推板带动弹簧压缩,并通过弹簧对传感器产生压力,同时传感器通过导线使车头刹车,行车记录仪记录矿井轨道具体情况,并通过天线使传感器受压数据与行车记录仪的观察数据上传至观察室,使入侵物进行清理,避免矿井轨道的入侵物与矿车接触,导致矿车出现侧翻现象。
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公开(公告)号:CN219536199U
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202320174945.X
申请日:2023-02-10
申请人: 苏州图灵智驰智能科技有限公司
摘要: 本实用新型提供一种井下多模态行人巡检装置,涉及矿井领域,包括摄像头,所述摄像头的底部安装有安装杆,所述安装杆的外围安装有语音识别模块,所述摄像头的顶部安装有射灯,本实用新型通过摄像头可对行人进行人像拍摄,并通过识别模块对摄像头拍摄的画像进行人像识别的工作,通过语音识别模块对行人发出的语音进行识别工作,从而完成多模态行人巡检的工作,当语音识别模块与摄像头进行巡检工作时,通过射灯内的控制模块控制射灯启动照射出照明灯光,便于摄像头进行人像识别的工作,当巡检工作完成后,控制模块控制射灯关闭,行人不会因灯光感到刺眼,同时也可起到节能的效果。
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公开(公告)号:CN115855045A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211621639.2
申请日:2022-12-16
申请人: 安徽大学
摘要: 本发明涉及矿井巷道建图与定位技术领域,解决了弱特征下且GNSS无法作用的矿井下定位与建图困难的技术问题,尤其涉及一种应用于矿井巷道的多模态融合建图与定位方法,包括以下步骤:获取相机当前帧的图像信息,并从当前帧的图像信息中提取点特征和线特征;根据当前帧的图像信息采用KLT算法和KnnMatch算法分别跟踪当前滑动窗口关键帧的点特征和线特征得到新的视觉点线特征信息;获取激光雷达当前激光帧的点云信息,计算点云信息中每个点的曲率,并根据每个点的曲率划分出边特征和面特征。本发明达到了能够做到高精度实时定位和建图,并且时间上和功耗上均衡的目的。
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公开(公告)号:CN115240052A
公开(公告)日:2022-10-25
申请号:CN202210993151.6
申请日:2022-08-18
申请人: 安徽大学
IPC分类号: G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/22 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要: 本发明涉及计算机视觉技术领域,解决了现有建模方法越来越复杂的技术问题,尤其涉及一种目标检测模型的构建方法,包括以下步骤:根据基础目标检测网络,通过采用多层注意力机制构建网络预测辅助头;根据网络预测辅助头的预测结果,在标签分配任务中动态自适应寻优划分正负样本,并对预设的训练损失函数进行优化,得到优化后的训练损失函数,设计新的加权策略;采用优化后的训练损失函数和新的加权策略对基础目标检测网络进行优化;对优化后的基础目标检测网络进行训练,得到目标检测模型。本发明通过构建目标检测网络预测辅助头并计算网络预测辅助头的预测结果,从而能够在无需复杂建模的情况下提升目标检测模型的性能和检测精度。
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公开(公告)号:CN115761290A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211512249.1
申请日:2022-11-29
申请人: 安徽大学
IPC分类号: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及矿用皮带机与工人安全距离测量技术领域,解决了目前无法实时检测工人与皮带机之间安全距离并进行预警的技术问题,尤其涉及一种基于双目视觉尺度测量的安全距离测量预警方法,包括以下过程:S1、根据矿用皮带机在运行状态下所记录的视频数据集创建YOLOv4网络模型;还涉及一种基于双目视觉尺度测量的安全距离测量预警系统,包括:创建模块用于根据矿用皮带机在运行状态下所记录的视频数据集创建YOLOv4网络模型,获取模块用于获取矿用皮带机在运行状态下同一时间所拍摄的不同位置的视频数据集。本发明能够降低安全隐患,对安全距离进行预警,对人员的安全作业提供保障,从而减少作业过程中的事故发生。
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公开(公告)号:CN116775067A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310414741.3
申请日:2023-04-18
申请人: 安徽大学 , 合肥合工安驰智能科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于自适应聚类和强化学习的智能网联汽车的再编程代码分发算法,包括使用自适应聚类算法对所获取的车辆行驶数据进行聚类,将邻近行驶模式相似的车辆划分至同一类簇;明确地定义状态空间、动作空间和奖励函数等关键元素,将问题建模为马尔科夫决策过程;采用基于强化学习方法进行求解,确定最优的代码分发策略。本发明根据每个聚类内数据点的分类以及学习模型的预测结果,将相应的代码分发到相应的智能网联汽车中,从而提高再编程代码分发的整体性能。
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公开(公告)号:CN116309179A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310339058.8
申请日:2023-04-01
申请人: 安徽大学 , 合肥图灵纪元科技有限公司
摘要: 本发明涉及矿山井巷定位与建图技术领域,为解决非结构化特征下且GNSS无法作用的井下定位与建图困难的技术问题,提出一种地下矿井重建与定位的方法与系统,包括以下内容:前端首先获取激光雷达点云信息,结合IMU预积分信息进行去畸变操作获得可用的点云信息;通过一种新的定义曲率方法获得角点点云和平面点云信息后,通过gfs(greedybasedFeatureselect)再次筛选点云特征,获得最终可用点云群;通过一种改进ICP点云匹配算法进行扫描匹配处理,实现映射和定位;后端采用G2O算法优化参数,通过定义包含边和节点的函数,利用L‑M方法作为迭代策略;回环检测阶段使用一种新的点云词袋算法进行环路闭合检测,最终完成定位与建图。实现了对矿井巷道下进行高鲁棒性建图与定位,同时考虑了精度和计算效率。
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公开(公告)号:CN115577793A
公开(公告)日:2023-01-06
申请号:CN202210507030.6
申请日:2022-05-10
申请人: 安徽大学
IPC分类号: G06N20/00 , G06N5/02 , G06V10/764 , G06V40/16
摘要: 本发明涉及计算机视觉中的模型压缩与加速技术领域,解决了基于关系的蒸馏无法改善关系表征、输入图片批次数量小,以及很好结合相互优势、弥补和增强特征表征和关系表征的表达能力的技术问题,尤其涉及一种面向网络结构的映射式蒸馏方法,该映射式蒸馏方法包括以下过程:根据预训练的目标检测模型构成教师模型和学生模型;分别提取教师模型和学生模型各层模块的特征图。本发明在分类和检测任务中都具有优异的性能,且很好结合关系信息和注意力信息相互的优势,弥补和增强了特征表征和关系表征的表达能力,还提供了两种可选的模块映射方法,可以接受更大的图像输入和更多的批次数量,提高该方法的适用性。
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公开(公告)号:CN113158829A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110343840.8
申请日:2021-03-31
申请人: 安徽大学
摘要: 本发明公开了一种基于EfficientDet网络的深度学习矿石测量方法及应用系统,其中包括:通过高帧率摄像头获取流动皮带上的矿石图像;预处理矿石图像:标记图像中所有矿石,去除异常数据,对图像进行数据增强;将标记后的样本按7:2:1分为训练集,验证集和测试集;使用EfficientDet网络进行训练得到网络模型;在测试的时候使用EfficientDet网络模型得到的预测框定位出矿石的位置并通过摄像头的焦距以及图像像素大小计算出矿石的大小;根据系统预设阈值,发现有矿石大小超过系统阈值时发出提醒。本发明可以的高效的检测矿石的大小,相对于其他网络模型,使用更少的参数,有更快的检测速度,极大地降低了对人工的依赖。
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