一种安全门禁装置
    1.
    实用新型

    公开(公告)号:CN218601932U

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202222939254.2

    申请日:2022-11-04

    Abstract: 本实用新型公开了一种安全门禁装置,包括面壳,所述面壳表面的顶部安装有控制按钮,所述面壳顶部的左侧安装有三色蜂鸣器,所述面壳顶部的右侧设置有固定板,所述固定板的顶部安装有RJ45插座,所述面壳后端的底部设置有激光雷达安装板。该安全门禁装置通过设置有激光雷达、激光雷达安装板、十字圆头三合一螺丝和法兰螺母,先将激光雷达放在激光雷达安装板内部后,利用安装工具,将十字圆头三合一螺丝固定在激光雷达和激光雷达安装板之间,之后将激光雷达安装板放在面壳的后端,利用安装工具将法兰螺母固定在面壳后端,从而将激光雷达安装在面壳上,结构简易,解决的是对传感器安装较复杂的问题。

    一种井下矿用铲运机定位与计量方法和系统

    公开(公告)号:CN114609584A

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202210098548.9

    申请日:2022-01-27

    Abstract: 本申请公开了一种井下矿用铲运机定位与计量方法和系统,该方法包括:获取铲运机读取到的定位桩的标识信息和读取到定位桩的标识信息的时间;获取所述标识信息对应的定位桩所在的位置信息;根据所述位置信息确定所述铲运车运行轨迹;在所述运行轨迹经过出矿进路口的情况下,获取所述铲运机上装卸矿物所导致的重量变化;根据所述重量变化对所述铲运机运送的矿物进行计量。通过本申请解决了现有技术中采用无线通信技术无法完成铲运机实际作业产量计量的问题,从而能够对铲运机作业产量进行计量。

    基于深度学习的微震信号分类方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN110308485B

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN201910601781.2

    申请日:2019-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的微震信号分类方法、装置及存储介质,该分类方法包括:获取微震信号;对所述微震信号进行特征提取,得到用于表征所述微震信号的表达特征,其中,所述表达特征为基于分帧和各分帧对应的时域及频域特征确定的二维特征矩阵;基于所述表达特征和用于分类的分类模型进行分类识别,确定所述微震信号对应的分类结果;其中,所述分类模型为基于训练集数据进行深度学习训练确定的模型。其可以实现对微震传感器监测的微震信号按照预设的分类模型进行自动准确分类,利于提升地压灾害监测的智能化水平。

    微震信号到时拾取方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111175810A

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201910601779.5

    申请日:2019-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种微震信号到时拾取方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:对接收的微震信号进行第一到时拾取处理,确定第一P波到时;对所述微震信号进行第二到时拾取处理,确定第二P波到时;相应于所述第一P波到时与所述第二P波到时的差值小于或等于设定阈值,基于所述第一P波到时和所述第二P波到时中的最大值对应的时刻沿时刻数值变小的方向搜索,确定第一个与所述微震信号的振幅零点相交的时刻为最终P波到时。提高了微震信号的P波到时拾取精度,适用于矿山微震监测领域。

    基于深度学习的微震信号分类方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN110308485A

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201910601781.2

    申请日:2019-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的微震信号分类方法、装置及存储介质,该分类方法包括:获取微震信号;对所述微震信号进行特征提取,得到用于表征所述微震信号的表达特征,其中,所述表达特征为基于分帧和各分帧对应的时域及频域特征确定的二维特征矩阵;基于所述表达特征和用于分类的分类模型进行分类识别,确定所述微震信号对应的分类结果;其中,所述分类模型为基于训练集数据进行深度学习训练确定的模型。其可以实现对微震传感器监测的微震信号按照预设的分类模型进行自动准确分类,利于提升地压灾害监测的智能化水平。

    一种基于机器视觉的铲运机铲斗姿态判别方法

    公开(公告)号:CN118429268A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410336804.2

    申请日:2024-03-22

    Abstract: 本发明涉及矿山井下设备技术领域,且公开了一种基于机器视觉的铲运机铲斗姿态判别方法,包括以下步骤:步骤a、图像采集与预处理:通过工业相机对铲斗及铲臂进行图像采集,然后对其进行预处理;步骤b、图像分区:根据相机的视角和铲运机工作机构的实际运动范围,对预处理后的图像进行分区;步骤c、识别铲斗上缘位置:检测图像的边缘点;再对边缘点及周边像素点进行计算,识别出铲斗上缘位置;步骤d、状态识别:对铲斗状态进行分析和判断;本发明通过设置工业相机和传感器,不侵入原车系统,同时避免与矿岩直接接触的铲斗,可靠性较佳,对于已配备前视摄像机的远程遥控铲运机,无需额外增加传感器,有效降低成本。

    三维速度模型生成方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110297272A

    公开(公告)日:2019-10-01

    申请号:CN201910601765.3

    申请日:2019-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种三维速度模型生成方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取与目标区域对应的三维地质模型,其中,所述三维地质模型包括至少两个具有不同介质传播速度的实体单元;基于所述三维地质模型构建离散化速度模型,其中,所述离散化速度模型具有多个单元格;根据各单元格对应的实体单元的关系对所述离散化速度模型的各单元格进行速度赋值,得到与所述离散化速度模型对应的三维速度模型。相较于三维平均速度场,有效提高了介质传播速度分布识别的准确性,利于改善震源识别精度。

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