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公开(公告)号：CN109711353B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201811626840.3
申请日：2018-12-28
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 , 中国矿业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/30 , G06V10/28 , G06V10/56 , G06V30/148
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的船舶吃水线区域识别方法，通过无人机采集船舶水尺图像，采用机器视觉算法检测图像中包含的水尺刻度轮廓，通过统计筛选以及聚类算法计算出吃水线水平方向以及竖直方向的预测区间，从而得到轮船吃水线及相应字符的区域，完成船舶吃水线区域识别，本发明可以避免安装压力传感器、激光水位检测等设备，显著降低识别吃水线的设备成本，具有良好的可操作性；基于机器视觉的识别方法可以根据船舶水尺字符以及水线作为标志物实现吃水线的精确定位，有效克服港口复杂场景对水线定位的影响，计算复杂度低，能满足港口吃水线识别的快速性、准确性要求。
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公开(公告)号：CN110182365B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201910508738.1
申请日：2019-06-13
Abstract: 一种煤矿井下防爆型四旋翼无人机，属于煤矿井下巡检救援领域。四旋翼无人机的飞控模块、数传图传模块、电池模块、动力系统和传感器系统均安装在机架内，摄像头模块安装在机架上；电池模块给无人机整体提供动力能源，电池模块位于第二中间层底部；数传图传模块的数传图传密封盒固定在机架顶部，安装数传图传密封盒一侧的机架为机头位置；动力系统模块的无刷电机位于机架内，固定在第一中间层；传感器系统和飞控模块的输出通过数传图传模块无人机端与其地面端双向通信；摄像头模块的图像信号传输至数传图传地面端的视频设备。优点：结构稳定、牢固，体积小，反应灵敏，在井下无GPS情况下完成巡检勘测任务，智能化操作，续航时间长；主体模块化构造。
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公开(公告)号：CN110182365A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910508738.1
申请日：2019-06-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种煤矿井下防爆型四旋翼无人机，属于煤矿井下巡检救援领域。四旋翼无人机的飞控模块、数传图传模块、电池模块、动力系统和传感器系统均安装在机架内，摄像头模块安装在机架上；电池模块给无人机整体提供动力能源，电池模块位于第二中间层底部；数传图传模块的数传图传密封盒固定在机架顶部，安装数传图传密封盒一侧的机架为机头位置；动力系统模块的无刷电机位于机架内，固定在第一中间层；传感器系统和飞控模块的输出通过数传图传模块无人机端与其地面端双向通信；摄像头模块的图像信号传输至数传图传地面端的视频设备。优点：结构稳定、牢固，体积小，反应灵敏，在井下无GPS情况下完成巡检勘测任务，智能化操作，续航时间长；主体模块化构造。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108830328A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810646595.6
申请日：2018-06-21
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合空间知识的微震信号SMOTE识别方法及监测系统，实现对微震信号的分类，从而完成对冲击地压灾害更加准确及时的预警。首先，对源于SOS微震监测系统的微震数据进行数据格式转换和划分；其次，确定微震信号的空间相关性，构建融合空间知识的非平衡训练样本集；再次，根据训练样本集的非平衡率，确定采样倍率，实现基于SMOTE的小类样本生成；最后，采用模型融合结构，实现融合空间知识的微震信号分类器学习。本发明充分利用微震信号的空间布局信息，挖掘具有强相关性的同类数据，减少不相关同类数据对过采样数据生成的影响，提高微震信号学习器的分类正确率和时效性，为冲击地压灾害及时有效预警提供更有力的支持。
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公开(公告)号：CN109636722B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201811483016.7
申请日：2018-12-05
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T3/40 , G06F18/2136 , G06F18/27 , G06F18/28
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏表示的在线字典学习超分辨率重建的方法，包括三个部分：先验信息、字典学习、稀疏重建；其中，在字典训练部分采用在线字典学习，不仅有效利用外部图像库信息，更加入图像本身信息更新字典；此外，在稀疏先验的基础之上，同时加入局部自回归模型和非局部自相似性作为先验信息，建立了非局部正则化的超分辨率重建模型，重建图像的各种结构特征；在稀疏重建阶段，利用多尺度自相似稀疏表示确定稀疏系数，不同尺度相似块间的对应关系构建非局部约束项，在图像重建模型中将多尺度自相似结构的附加信息引入到重建过程；该方法不仅能够减小测试图像对训练图像集的依赖，而且能够克服重建过程中图像块出现的局部失真或模糊，进一步提高重建图像的质量。
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公开(公告)号：CN109636722A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811483016.7
申请日：2018-12-05
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06T3/4076 , G06K9/6249 , G06K9/6255 , G06T3/4023 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏表示的在线字典学习超分辨率重建的方法，包括三个部分：先验信息、字典学习、稀疏重建；其中，在字典训练部分采用在线字典学习，不仅有效利用外部图像库信息，更加入图像本身信息更新字典；此外，在稀疏先验的基础之上，同时加入局部自回归模型和非局部自相似性作为先验信息，建立了非局部正则化的超分辨率重建模型，重建图像的各种结构特征；在稀疏重建阶段，利用多尺度自相似稀疏表示确定稀疏系数，不同尺度相似块间的对应关系构建非局部约束项，在图像重建模型中将多尺度自相似结构的附加信息引入到重建过程；该方法不仅能够减小测试图像对训练图像集的依赖，而且能够克服重建过程中图像块出现的局部失真或模糊，进一步提高重建图像的质量。
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公开(公告)号：CN108830328B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201810646595.6
申请日：2018-06-21
Abstract: 本发明公开了一种融合空间知识的微震信号SMOTE识别方法及监测系统，实现对微震信号的分类，从而完成对冲击地压灾害更加准确及时的预警。首先，对源于SOS微震监测系统的微震数据进行数据格式转换和划分；其次，确定微震信号的空间相关性，构建融合空间知识的非平衡训练样本集；再次，根据训练样本集的非平衡率，确定采样倍率，实现基于SMOTE的小类样本生成；最后，采用模型融合结构，实现融合空间知识的微震信号分类器学习。本发明充分利用微震信号的空间布局信息，挖掘具有强相关性的同类数据，减少不相关同类数据对过采样数据生成的影响，提高微震信号学习器的分类正确率和时效性，为冲击地压灾害及时有效预警提供更有力的支持。
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公开(公告)号：CN109711353A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811626840.3
申请日：2018-12-28
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的船舶吃水线区域识别方法，通过无人机采集船舶水尺图像，采用机器视觉算法检测图像中包含的水尺刻度轮廓，通过统计筛选以及聚类算法计算出吃水线水平方向以及竖直方向的预测区间，从而得到轮船吃水线及相应字符的区域，完成船舶吃水线区域识别，本发明可以避免安装压力传感器、激光水位检测等设备，显著降低识别吃水线的设备成本，具有良好的可操作性；基于机器视觉的识别方法可以根据船舶水尺字符以及水线作为标志物实现吃水线的精确定位，有效克服港口复杂场景对水线定位的影响，计算复杂度低，能满足港口吃水线识别的快速性、准确性要求。
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