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公开(公告)号：CN112363153B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202011162327.0
申请日：2020-10-27
Applicant: 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 , 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种料堆边缘检测方法及系统。该方法包括：获取雷达探测的料堆切削面的二维点云数据；雷达固定于取料机悬臂的侧边，且位于斗轮的侧边；雷达用于扫描取料机悬臂前方的料堆切削面，雷达的扫描面为竖直平面；根据取料机悬臂的回转方向，将二维点云数据扩展为三维点云数据；对三维点云数据进行预处理；对当前帧对应的处理后的三维点云数据进行平面拟合；计算当前帧对应的物料面倾角；判断当前帧对应的物料面倾角是否小于物料安息角；如果是，确定当前帧雷达的扫描面处于物料堆垛边缘的外侧；如果否，确定当前帧雷达的扫描面处于物料堆垛边缘的内侧。本发明可以提高料堆边缘检测的准确度和及时性。
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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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公开(公告)号：CN219798226U
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202320544935.0
申请日：2023-03-20
Applicant: 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: G01B11/00
Abstract: 本实用新型公开一种非接触式煤量检测系统的激光扫描仪快速安装固定装置，涉及激光扫描仪技术领域，包括U型夹块和激光扫描仪固定主板，所述U型夹块与所述激光扫描仪固定主板固定连接，且所述U型夹块通过螺栓锁紧于H型钢的翼缘板上，所述U型夹块至少两面开设有螺孔，H型钢的腹板两侧对称分布有所述U型夹块，两侧所述U型夹块通过连接板相连，所述连接板与所述激光扫描仪固定主板之间倾斜设置有加强筋，所述加强筋的两端分别与所述连接板和所述激光扫描仪固定主板固定连接；整体使用螺栓固定，对称设置的U型夹块以及连接板和加强筋的设置，能保证整体结构的稳定性，能适用各种工况，不需要焊接作业，避免了焊接时明火带来的安全隐患问题。
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公开(公告)号：CN219798374U
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202320549360.1
申请日：2023-03-20
Applicant: 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
Abstract: 本实用新型公开了一种编码尺读头固定装置，涉及装船机技术领域，包括内固架、外固架、刚性连接件以及减振机构，内固架用于安装编码尺读头，内固架能够安装在外固架上，外固架能够通过刚性连接件可拆卸安装在装船机伸缩溜筒臂架上，以使编码尺读头的读尺位置位于对应的编码尺的位置处，内固架能够相对于外固架沿X轴方向运动，内固架上安装有减振机构，减振机构能够缓冲编码尺读头与编码尺的碰撞，实现了对编码尺读头的柔性固定，对编码尺读头进行了有效防护。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN113311427A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110571594.1
申请日：2021-05-25
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
Abstract: 本发明公开了一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法及系统。本发明首先在堆料过程中，利用堆料机落料口前方的毫米波雷达设备获取二维数据；然后，利用随机采样一致性的算法估计直线方程参数，得到料堆母线的直线方程，利用斜率计算得出料堆安息角，利用直线方程得到料高；最后，利用卡尔曼滤波方法减轻传感器测量误差、堆料机抖动和料堆上落料的影响，得到料堆的安息角和料高，实现在堆料过程中实时测量料堆安息角和料高的目的，为自动化堆取料提供准确的信息。
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公开(公告)号：CN112731441A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110022672.2
申请日：2021-01-08
Applicant: 唐山曹妃甸煤炭港务有限公司 , 燕山大学 , 河北燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种敞车车厢状态检测装置及方法，该装置包括数据采集单元，用于获取车厢的二维点云数据；三维点云数据获取单元，用于通过所述二维点云数据与车厢的前进方向和运动速度结合，得到三维点云数据；下采样和滤波处理单元，用于对所述三维点云数据进行下采样处理和滤波处理，得到处理后的车厢横截面轮廓的三维点云数据；点云分割单元，用于对所述处理后的车厢横截面轮廓的三维点云数据进行点云分割处理，得到目标点云数据；阈值设置和判断单元，用于设置高度阈值和修正值，将所述目标点云数据与所述高度阈值进行比较，根据比较结果判断车厢状态。从而可以极大的提高翻车机房的作业效率。
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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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