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公开(公告)号：CN117523928A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311541440.3
申请日：2023-11-20
Applicant: 淮北矿业股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种改进RANSAC和动态融合视频拼接方法讲解用教学设备，涉及计算机视觉技术领域，包括讲解教学设备、拼接解析系统，拼接解析系统包括视频存储输入模块、拼接痕迹解析模块、拼接流程生成模块、显示模块；讲解教学设备包括主屏、摇臂组件、副屏；主屏用于播放拼接视频文件，摇臂组件用于安装和调整副屏，副屏用于播放拼接视频文件的拼接过程步骤；显示模块搭载在主屏与副屏上。本发明通过讲解教学设备和拼接解析系统的结合，实现自动化识别拼接视频的拼接过程，辅助初学者学习该视频拼接方法并提供实时视觉指导，使得初学者可以清晰地观察到拼接过程的实时效果，帮助理解算法和技术在视频拼接中的应用。
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公开(公告)号：CN118113741A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410138791.8
申请日：2024-02-01
Applicant: 淮北矿业股份有限公司 , 安徽理工大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/25 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种智慧矿山数字资产管控系统，属于智慧矿山相关领域，包括前端感知系统、后端数据库系统、终端数据处理系统；所述终端数据处理系统用于对矿山生产数据进行多项管理和数据开发处理，并提供在线查询和即席分析功能；利用在线查询算法和即席分析算法，对输入的指标和条件进行处理，以得到查询结果和分析结果。本发明通过数据探索与统计模块和数据开发模块，通过离线开发和实时开发，系统可以构建和更新离线模型，实现对矿山生产数据的预测和优化，应集成以批计算为核心的离线模型训练、以流计算为核心的在线机器学习及基于在线查询和即席分析的数据探索和统计分析功能，对于提高矿山生产效率、安全性和决策的准确性。
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公开(公告)号：CN117478905A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311422107.0
申请日：2023-10-31
Applicant: 淮北矿业股份有限公司
IPC: H04N19/426 , H03M7/30 , H04N19/63
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，用于解决现有的对图像压缩感知的方式中，没有充分考虑图像复杂纹理分布对图像压缩感知重构的影响，使得图像的稀疏性得不到充分利用，并且分块数量过多导致计算量的增大的问题，具体为一种图像自适应多尺度分块大小的压缩感知方法，本发明，通过将图像分解成小波域图像，并根据不同区域的特征有针对性地选择最佳的压缩方法和参数，实现充分利用图像中的纹理和平坦区域的不同特点的效果，从而在保持了较高图像质量的同时，也实现更高的压缩率，通过对图像中的平坦区域进行更高的压缩率处理，可以节省存储空间，对于没有明显纹理和细节变化的平坦区域，可以采用更高的压缩率，减少存储空间的占用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117376704A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311313619.3
申请日：2023-10-10
Applicant: 淮北矿业股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进卡尔曼的电子稳像运动滤波方法，涉及电子稳像运动滤波技术领域，以解决传统卡尔曼滤波过程中因不能自适应调整噪声参数以及滤波过程中出现的滤波发散的问题；包括以下步骤：S1：采集与建模；S2：状态预测；S3：参数调优与更新；通过自适应调整噪声参数不仅最大程度的滤除抖动，并且使输出曲线更加接近原始轨迹，有效抑制了输出视频中产生的大范围未定义区域；S4：状态判断；S5：修正最小均误差矩阵；S6：重复迭代；S7：性能评估；通过观测值对预测值进行不断的修正并代入标准的Kalman滤波器中以达到降低传统模型误差并提高滤波精确度的目的。
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公开(公告)号：CN119274235A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411332835.7
申请日：2024-09-24
Applicant: 淮北矿业股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种新型智慧煤矿典型三违行为的智能视频识别方法，属于计算机视觉和深度学习领域；具体为：首先根据煤矿分布的摄像头，筛选包含三违行为的视频数据进行预处理，并分割成单个图像帧，利用图像增强生成数据集划分为训练集、测试集和验证集；然后，在YOLOv8网络的主干网络和颈部网络的卷积层后引入Little‑SPD模块，协同搭建神经网络，进行训练和测试；最后，利用测试完后的神经网络，处理来自煤矿现场的实时视频流，进行目标检测和三违行为判定阶段，根据数量匹配判定局扇安全帽是否合规，根据行车下人和皮带再结合神经网络判定车、人和皮带的运行状态。本发明检测准确度高；通过对数据预处理、算法融合做出改进，提高了煤矿三违行为识别的准确率。
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公开(公告)号：CN119202896A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411301275.9
申请日：2024-09-18
Applicant: 淮北矿业股份有限公司
IPC: G06F18/2415 , G01D21/02 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06Q10/20 , G06Q50/02 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于多参量变化监测的矿用设备故障诊断方法，首先通过神经网络构建故障诊断模型；然后通过若干个传感器实时获取矿用设备运行状态的数字信号；再通过数据预处理模块对数字信号进行预处理；然后将预处理后的数字信号通过基于神经网络的特征提取模块分别提取能够表征设备运行状态的特征，再通过特征融合模块对提取到的特征进行拼接融合；最后通过故障诊断训练模型对融合后的特征进行分析并做出故障诊断，同时根据故障诊断结果生成故障信息并发出故障报警。本发明充分考虑了矿用设备运行状态的多种参量数据，基于孪生神经网络进行特征提取和特征拼接融合，有效增强了特征的判别性，提高了煤矿设备智能故障诊断准确率和效率。
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公开(公告)号：CN119151514A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411301271.0
申请日：2024-09-18
Applicant: 淮北矿业股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于煤矿垂直领域大模型的设备性能预测方法，首先采集煤矿设备的历史运行数据结合煤矿垂直领域的知识构建领域知识图谱；然后构建设备性能预测预设大模型，利用领域知识图谱组织和理解建模内容，同时采用深度学习方法进行微调，并利用若干标签数据进行监督学习，得到设备性能预测大模型；然后采集煤矿设备实时运行数据输入到设备性能预测大模型进行性能预测，当模型预测到潜在故障时，触发告警并提供维护建议。本发明基于垂直领域大模型，针对煤矿业特定的环境和需求，提高了预测的准确性和灵敏度；同时能够在设备表现出最初的故障迹象时即时发出告警和维护建议，有助于及时解决问题，避免故障扩展。
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公开(公告)号：CN119151515A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411301280.X
申请日：2024-09-18
Applicant: 淮北矿业股份有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06N7/01 , G06Q50/02 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种基于贝叶斯网络模型的矿用机电设备健康评估方法，利用自然语言处理技术将矿用机电设备相关资料转化为节点和边，构建贝叶斯网络模型；获取每个矿用机电设备的状态参考图谱和实时运行的状态图谱并进行相似度识别并计算失效概率；基于该失效概率将设备的实时运行数据输入到贝叶斯网络模型中，根据贝叶斯公式和条件独立性假设计算各节点的后验概率，得到设备的健康状态评估结果。本发明通过实时收集和处理矿用机电设备的各项运行参数并生成状态图谱，直观反映了矿用机电设备的健康状态；同时基于贝叶斯网络模型，动态的计算设备的故障率，为设备的预防性维护和故障预警提供精确的数据支持，有效降低了设备的维护成本。
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