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公开(公告)号：CN118566213B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411025829.7
申请日：2024-07-30
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01N21/78 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06V10/80 , G01N21/01
Abstract: 本发明属于水质监测以及水下多目标检测与跟踪技术领域，公开了一种基于氨氮浓度预测与水下目标跟踪的水质监测方法。本发明方法包括氨氮浓度预测和鱼类运动轨迹分析两部分。其中氨氮浓度预测包括比色法传感器收集样本值以及利用双向LSTM预测模型预测氨氮浓度值，鱼类运动轨迹分析包括利用改进的YOLOv5目标检测网络进行目标检测以及利用改进的ByteTrack目标跟踪算法进行目标跟踪。本发明通过结合预测水质中的氨氮浓度参数和目标运动轨迹能够准确判断何时的氨氮浓度会对鱼类造成不良影响，进而提前采取防范措施。
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公开(公告)号：CN118864270A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410873002.5
申请日：2024-07-01
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理以及水下目标检测技术领域，具体公开了一种基于边缘先验的水下目标检测方法。本发明通过结合传统水下图像清晰化方法和先进的深度学习方法，提出了一种基于水下图像增强与边缘先验的水下目标检测方法，首先针对水下图像存在的光照不均、偏色和模糊问题，提出一种基于光照调整的水下图像综合清晰化算法；其次针对水下目标边缘特征不明显、相互遮挡等问题，在水下图像增强算法的基础上，进一步提出一种基于融合边缘先验的水下目标检测网络，通过将增强后的检测数据集输入该网络，利于实现复杂环境下的水下目标检测，在显著提高水下图像质量基础上，有效提高了水下目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN113556701B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202110623825.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于物联网的井下智能监控系统，包括显示器、井上控制模块、井下控制模块、井上通信模块、井下通信模块、粉尘浓度传感器、CO浓度传感器、风机变频控制机构和喷淋装置；井下控制模块通过粉尘浓度传感器和CO浓度传感器获取井下的粉尘和CO浓度，在井下的粉尘和CO浓度超过阈值时，井下控制模块启动喷淋装置和风机变频控制机构进行除尘降尘和通风操作，井下控制模块通过井下通信模块和井上通信模块将粉尘和CO浓度信息传输给井上控制模块，井上控制模块将有关数据呈现在显示器上；本发明实现了矿井生产作业中降低粉尘和CO浓度的全自动化操作，从源头上抑制了井下生产作业时的粉尘和CO的产生，减轻了工人负担、保障了工人健康。
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公开(公告)号：CN113556701A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110623825.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于物联网的井下智能监控系统，包括显示器、井上控制模块、井下控制模块、井上通信模块、井下通信模块、粉尘浓度传感器、CO浓度传感器、风机变频控制机构和喷淋装置；井下控制模块通过粉尘浓度传感器和CO浓度传感器获取井下的粉尘和CO浓度，在井下的粉尘和CO浓度超过阈值时，井下控制模块启动喷淋装置和风机变频控制机构进行除尘降尘和通风操作，井下控制模块通过井下通信模块和井上通信模块将粉尘和CO浓度信息传输给井上控制模块，井上控制模块将有关数据呈现在显示器上；本发明实现了矿井生产作业中降低粉尘和CO浓度的全自动化操作，从源头上抑制了井下生产作业时的粉尘和CO的产生，减轻了工人负担、保障了工人健康。
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公开(公告)号：CN110415167B
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201910710425.4
申请日：2019-08-02
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字图像技术的粗糙面裂隙生成方法及试验系统，涉及岩石力学试验技术领域，步骤包括：A.加载岩石试件，试件内形成贯穿裂隙，清除试件表面碎屑；B.扫描仪对粗糙裂隙表面进行扫描，获得粗糙裂隙表面的数字图像；C.处理所述数字图像，包括去除噪声处理和阀值分割处理；D.对数字图像RGB值进行归一化处理，获得归一化矩阵，并建立空间坐标系，获取图像数字矩阵还原比例；E.计算数字还原矩阵；F.完成粗糙面裂隙的模拟，还原完整的空间裂隙；其试验系统包括壳体、立柱、伸缩油缸阵列、控制系统和液压回路。本发明提供了一种研究岩石粗糙裂隙渗流物理力学规律的方法，准确描述了岩石裂隙的粗糙性结构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110415167A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910710425.4
申请日：2019-08-02
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字图像技术的粗糙面裂隙生成方法及试验系统，涉及岩石力学试验技术领域，步骤包括：A.加载岩石试件，试件内形成贯穿裂隙，清除试件表面碎屑；B.扫描仪对粗糙裂隙表面进行扫描，获得粗糙裂隙表面的数字图像；C.处理所述数字图像，包括去除噪声处理和阀值分割处理；D.对数字图像RGB值进行归一化处理，获得归一化矩阵，并建立空间坐标系，获取图像数字矩阵还原比例；E.计算数字还原矩阵；F.完成粗糙面裂隙的模拟，还原完整的空间裂隙；其试验系统包括壳体、立柱、伸缩油缸阵列、控制系统和液压回路。本发明提供了一种研究岩石粗糙裂隙渗流物理力学规律的方法，准确描述了岩石裂隙的粗糙性结构。
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公开(公告)号：CN119130877A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411221644.3
申请日：2024-09-02
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明属于煤矿井下图像增强技术领域，具体公开了一种煤矿井下图像增强方法、系统、计算机设备以及存储介质。本发明首先建立辉光成像退化模型以获得辉光图像，采用层分离方法将辉光剔除，获得去辉光图像；接着在低照度增强SRLLIE方法的基础之上，依据去辉光图像改进低照度增强SRLLIE方法的目标函数，对改进后的目标函数进行迭代求解，获得抑制过曝光并保留结构细节的照度图和去噪的反射图；然后利用S型伽马校正函数调整照度图的亮度，获得优化照度图；最后根据Retinex理论将优化后的照度图与反射图点乘，得到增强图像。本发明不仅能有效提升图像的亮度、抑制过度增强，而且能够恢复出图像细节信息，改善图像视觉效果。
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公开(公告)号：CN114215573B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202111373313.8
申请日：2021-11-19
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 一种基于密集点群的支撑式液压支架支护姿态监测及控制方法，涉及智能开采设备技术领域。该方法包括：液压支架的控制面板内置基础结构参数，确定支架运行过程中的变量姿态参数；建立支架姿态监测数学模型，将支架前立柱和后立柱的行程数据依次间隔输入该模型；基于密集点群间隔定义采用N‑X分法建立面向液压支架姿态监测的密集点群样图。建立支架的姿态控制数学模型，等间隔输入支架合理支护摆角范围内挑高角和贴顶角的全姿态数据，建立面向液压支架姿态控制的密集点群样图。运用N‑X分法在密集点群样图中快速找寻支架当前支护姿态，运用N‑X分法在密集点群样图中快速找寻支架前后立柱的目标长度，提高了液压支架监测、控制的效率和精度。
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公开(公告)号：CN118333902B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410748405.7
申请日：2024-06-12
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明属于水下图像处理技术领域，具体公开了一种水下非均匀光照图像清晰化方法、系统、设备及介质。本发明方法针对水下图像存在的光照不均、偏色和模糊问题，首先利用相机响应模型求取最优曝光率图，增强低照度区域图像；基于层分离技术建立光照模型，去除辉光影响后得到降曝图像；结合原图像提出一种提出多曝光率融合的水下图像光照增强算法，通过加权融合生成光照增强图像；然后提出一种改进的颜色补偿方法，结合通道补偿理论和灰度世界算法进行颜色校正；在此基础上提出一种改进的暗通道去模糊算法，根据灰度变化差异将图像分割为非海洋和海洋背景区域，并基于暗通道先验算法对两区域进行去模糊处理后，最终融合生成清晰的水下图像。
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公开(公告)号：CN118566213A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411025829.7
申请日：2024-07-30
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01N21/78 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06V10/80 , G01N21/01
Abstract: 本发明属于水质监测以及水下多目标检测与跟踪技术领域，公开了一种基于氨氮浓度预测与水下目标跟踪的水质监测方法。本发明方法包括氨氮浓度预测和鱼类运动轨迹分析两部分。其中氨氮浓度预测包括比色法传感器收集样本值以及利用双向LSTM预测模型预测氨氮浓度值，鱼类运动轨迹分析包括利用改进的YOLOv5目标检测网络进行目标检测以及利用改进的ByteTrack目标跟踪算法进行目标跟踪。本发明通过结合预测水质中的氨氮浓度参数和目标运动轨迹能够准确判断何时的氨氮浓度会对鱼类造成不良影响，进而提前采取防范措施。
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