一种基于移动边缘计算的矿山事故救援任务卸载方法

    公开(公告)号:CN115390946A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202211127724.3

    申请日:2022-09-16

    Abstract: 本发明公开一种基于移动边缘计算的矿山事故救援任务卸载方法,该方法基于移动边缘计算中演化博弈论动态卸载策略对救援任务进行完成,属于矿山事故领域。该方法主要包含以下四个步骤:首先,构建一个“中心矿山事故+多个连锁矿山事故”构成的“云+边”混合矿山事故场景,计算出优化目标公式;其次,利用动态演化博弈规则,设计演化博弈的形式,包括参与者,群体,策略并且定制演化稳定策略;然后,设计复制动态方程,引入了激励系数;最后,通过概率分布驱动演化博弈模型,最终生成的服务卸载的多演化稳定策略;本发明考虑到真实环境下连锁矿山事故是非稳定的,是随时间波动的,设计复制动态方程,引入了激励系数,提高了策略稳定性的效率策略。

    一种基于移动边缘计算的矿山安全监控系统海量视频数据自适应流方法

    公开(公告)号:CN115695390A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211165591.9

    申请日:2022-09-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于移动边缘计算的矿山安全监控系统海量视频数据自适应流方法,属于边缘计算领域。本发明的系统包括中心服务器、边缘服务器、用户设备;本发明首先构建移动矿山安全监控系统客户端自适应流的移动边缘框架,然后通过边缘服务器收集客户端的信息,并将其输入到神经网络模型中,确定请求的矿山安全监控系统视频片段的比特率。利用强化学习算法训练神经网络模型,计算出适应客户端的矿山安全监控系统海量视频比特率,然后分发给客户端;本发明创造性的将移动边缘计算与矿山安全监控系统视频自适应流相结合,提高了客户端的整体QoE和客户端的QoE公平性,在矿山边缘服务器向客户端视频数据监测及可视化方面发挥着重要作用。

    基于DDANet的无人机隧道安全巡检位姿识别优化方法

    公开(公告)号:CN119478732A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411497784.3

    申请日:2024-10-25

    Abstract: 本发明涉及基于DDANet的无人机隧道安全巡检位姿识别优化方法,属于隧道安全监控技术领域。本发明包括步骤:在传统DenseNet‑201的基础上引入多层级空洞卷积,构建出初始的网络架构;构建注意力机制模型CBAM,先将通道注意力机制与空间注意力机制顺序进行串联,再接入到网络中,最终得到新的网络架构DDANet;通过单目摄像机采集无人机隧道巡检的视频流,并将视频流数据传输给新的网络架构DDANet网络进行特征提取,得到相应的特征点;根据得到的特征点建立帧间匹配隧道特征点最小二乘模型,并采用奇异值分解方法获得无人机位姿旋转矩阵与平移矩阵的值。本发明改善了无人机在隧道巡检过程中的识别精度与响应速度。

    基于三维回声状态网络的掘进工作面瓦斯浓度预测方法

    公开(公告)号:CN115856204B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202211085414.X

    申请日:2022-09-06

    Abstract: 本发明涉及煤矿安全技术领域,尤其是基于三维回声状态网络的掘进工作面瓦斯浓度预测方法,包括以下步骤:S1,实时获取矿井下煤矿掘进工作面瓦斯浓度数据,对获得的瓦斯数据预处理,处理数据复杂度,得到可用于训练回声状态网络的掘进工作面瓦斯浓度数据集。采用基于CEEMDAN‑SE的三维回声状态网络的训练方法不仅能够有效的处理随机的、大量的数据,通过分配不同的权重,来生成网络学习的结果,同时能够有效的降低时间成本,提高运算效率,在训练的时候对结果也有相当的鲁棒性,进而有利于提高对瓦斯数据预测和识别的精准度,可以在预测得到的数据中准确寻找异常数据特征,进行安全措施干预。

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