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公开(公告)号：CN114332796B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111597823.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司 , 秦皇岛港股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种多传感器融合体素特征图生成方法及系统，该方法建立原始图像与激光雷达点之间的映射关系，激光雷达点和前视图像之间的映射关系，生成轻量化稀疏图像，为图像信息的快速处理提供了基础。同时，本发明所述方法融合两种传感器特征提取网络提取的特征，构建了信息更丰富的环境信息特征，提高了三维目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN114596478A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210263878.9
申请日：2022-03-17
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司 , 秦皇岛港股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/20 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种面向激光雷达点云数据的特征增强方法，包括：获取目标环境中的点云数据；对点云数据进行体素化处理，得到体素化数据；利用三维稀疏卷积特征提取网络每一体素进行特征提取，得到多个尺度的体素特征；计算每一体素和点云数据中各点之间的权重，得到体素与点的反距离权重；根据体素与点的反距离权重，利用三次线性插值方法将体素特征插值到点云数据的各点上，得到每一点的多个尺度的点特征；对每一点，利用特征权重学习网络学习各尺度的点特征对应的权重，得到各尺度的点特征权重；利用各尺度的点特征权重对各尺度的点特征进行融合补充，得到多个尺度的增强点特征，融合了不同尺度下的点特征，对点特征进行增强，实现对点云数据的增强。
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公开(公告)号：CN119068170A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411049525.4
申请日：2024-08-01
Applicant: 燕山大学 , 唐山曹妃甸煤炭港务有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G06V10/25 , G01S13/88 , G01B15/04 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06F18/2411 , G06N20/10 , G06N7/02 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种料堆边缘检测方法、装置、介质及产品，涉及4D毫米波雷达点云处理技术领域。方法包括：将待测三维点云数据从毫米波雷达坐标系转换到坝基堆场坐标系，得到坝基堆场坐标系下的三维点云数据；对毫米波雷达坐标系下的三维点云数据，以及坝基堆场坐标系下的三维点云数据进行直通滤波处理或统计滤波处理，得到目标三维点云数据；将目标三维点云数据按帧序划分得到样本点云，提取样本点云的特征，并将样本点云的特征输入到料堆边缘检测模型中，得到料堆边缘检测结果。本发明利用差分进化算法优化料堆边缘检测模型的参数选择，能够提高料堆边缘检测的精度。
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公开(公告)号：CN118859154A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410874838.7
申请日：2024-07-02
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G01S7/41 , G01S13/72 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种桥式卸船机抓斗轨迹识别方法、装置、介质及产品，涉及桥式卸船机自动化技术领域。方法包括：将当前原始采集点云数据由毫米波雷达坐标系转换至桥式卸船机空间直角坐标系，并输入到训练后的支持向量机模型中，得到当前初始目标点云数据并进行去噪和去离群点处理，基于抓斗高度确定当前目标点云数据中的抓斗点云数据；确定抓斗点云数据的坐标平均值为抓斗中点坐标进而得到抓斗轨迹。本发明基于训练后的支持向量机模型，能够提高基于4D毫米波雷达识别桥式卸船机抓斗轨迹的精度。
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公开(公告)号：CN118707484A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411069477.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛港股份有限公司第九港务分公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于4D毫米波雷达的全天候靠离泊船只位置识别方法，涉及目标位置识别技术领域。方法包括：将毫米波雷达点云数据转换到空间直角坐标系并进行预处理，得到预处理点云数据；将预处理点云数据输入到训练后的多层感知机模型中，得到分类点云数据；利用统计滤波算法滤除分类点云数据中的离群点，得到船只近岸侧外壁滤波点云数据；采用随机采样一致性算法对船只近岸侧外壁滤波点云数据进行平面拟合，得到船只近岸侧外壁平面方程；基于船只近岸侧外壁平面方程，确定当前时刻的船只位置姿态。本发明利用随机采样一致性算法识别靠离泊船只位置，能够提高靠离泊船只位置识别的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117554915A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311482043.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G01S7/41 , B65G15/00 , B65G43/08 , G06T7/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种传输皮带上料流料位状态检测方法、系统及电子设备，涉及料位检测技术领域。方法包括：基于毫米波雷达获取的不同时刻目标点处待测传输皮带上的点云数据构建传输皮带上料流的高程图；利用Kmeans聚类算法对高程图中的像素点进行聚类处理，得到聚类高程图；对聚类高程图进行灰度均值滤波处理，确定灰度均值曲线；基于灰度均值曲线，确定不同时刻传输皮带上料流经过目标点的料位状态。本发明通过结合毫米波雷达探测技术对料流的监测和测距，能够在复杂环境下对传输皮带上料流料位状态进行精确检测。
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公开(公告)号：CN117171680A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311137709.1
申请日：2023-09-05
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G01N21/01 , G01N21/3577
Abstract: 本发明公开了一种石油类污染物分类方法、系统及电子设备，涉及污染识别技术领域。方法包括获取待测石油类污染物的红外光谱数据；将待测石油类污染物的红外光谱数据输入到石油类污染物分类模型中，确定待测石油类污染物的种类；石油类污染物分类模型是利用石油类污染物的红外光谱标注数据对改进一维卷积神经网络进行训练后得到的；改进一维卷积神经网络是基于Inception卷积模块对一维卷积神经网络进行改进后得到的。本发明通过基于Inception卷积模块搭建并训练改进一维卷积神经网络，能够提高不同石油类污染物的红外光谱特征提取精度，进而提高石油类污染物的分类精度。
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公开(公告)号：CN114298205A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111599892.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛港股份有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种石油类油种识别方法及系统，方法包括：获取多组不同浓度配比下的石油类荧光光谱数据；对多组不同浓度配比下的所述石油类荧光光谱数据均进行去散射处理和插值校正，得到有效石油类荧光光谱数据；对所述有效石油类荧光光谱数据进行重构和分解，得到浓度荧光光谱矩阵；对所述浓度荧光光谱矩阵进行归一化处理，得到石油类浓度荧光光谱数据；将所述石油类浓度荧光光谱数据输入训练模型，得到石油类油种的识别结果；所述训练模型是利用萤火虫算法和麻雀搜索算法对支持向量机进行优化和训练得到的。本发明能够实现对石油类油种进行快速且高效的识别。
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公开(公告)号：CN114298205B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202111599892.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 燕山大学 , 秦皇岛港股份有限公司 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种石油类油种识别方法及系统，方法包括：获取多组不同浓度配比下的石油类荧光光谱数据；对多组不同浓度配比下的所述石油类荧光光谱数据均进行去散射处理和插值校正，得到有效石油类荧光光谱数据；对所述有效石油类荧光光谱数据进行重构和分解，得到浓度荧光光谱矩阵；对所述浓度荧光光谱矩阵进行归一化处理，得到石油类浓度荧光光谱数据；将所述石油类浓度荧光光谱数据输入训练模型，得到石油类油种的识别结果；所述训练模型是利用萤火虫算法和麻雀搜索算法对支持向量机进行优化和训练得到的。本发明能够实现对石油类油种进行快速且高效的识别。
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公开(公告)号：CN114596478B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210263878.9
申请日：2022-03-17
Applicant: 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司 , 秦皇岛港股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/20 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种面向激光雷达点云数据的特征增强方法，包括：获取目标环境中的点云数据；对点云数据进行体素化处理，得到体素化数据；利用三维稀疏卷积特征提取网络每一体素进行特征提取，得到多个尺度的体素特征；计算每一体素和点云数据中各点之间的权重，得到体素与点的反距离权重；根据体素与点的反距离权重，利用三次线性插值方法将体素特征插值到点云数据的各点上，得到每一点的多个尺度的点特征；对每一点，利用特征权重学习网络学习各尺度的点特征对应的权重，得到各尺度的点特征权重；利用各尺度的点特征权重对各尺度的点特征进行融合补充，得到多个尺度的增强点特征，融合了不同尺度下的点特征，对点特征进行增强，实现对点云数据的增强。
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