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公开(公告)号：CN119887517A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510068311.X
申请日：2025-01-16
IPC: G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T7/33 , G06V10/40 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 一种面向便携式眼底彩照设备的无监督深度学习图像拼接方法，构建图像配准网络的多尺度特征提取模块；构建图像配准网络的特征匹配模块：将多尺度特征提取模块和特征匹配模块依次连接形成构建图像配准网络；构建浅层特征提取器；构建特征重建模块；构建接缝生成器；将浅层特征提取器、特征重建模块和接缝生成器依次连接形成融合网络；构建融合网络；连接图像配准网络和图像融合网络形成图像拼接模型；数据采集；数据预处理；得到训练好的图像配准网络；得到训练好的图像融合网络；利用训练好的图像配准网络和训练好的图像融合网络形成眼底图像拼接模型；利用眼底图像拼接模型进行图像进行拼接。该方法能高效地生成高质量的眼底拼接图像。
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公开(公告)号：CN119595192A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411649462.6
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国矿业大学 , 徐州科瑞矿业科技有限公司
Abstract: 一种面向煤矿井筒数字孪生系统的漏水监测方法，在井筒筒壁上安装RFID天线和Twin‑Tag传感器，在地面上布置监测终端，在井筒出口处布置RFID读取器；利用Twin‑Tag传感器实时采集井筒监测信号，并通过RFID读取器读取井筒监测信号，再通过对井筒监控信号的分析处理获取到井筒监测数据；使用一个短时间窗口来收集RSSI读数和相位数据，并利用决策树进行状态识别；对泄漏信号进行粗分割和细分割，并结合变化点检测算法确定出漏水点的定位；估算出泄漏体积和泄漏率。该方法能够实现漏水点的精确定位，并能获取到井筒内漏水的体积及流速信息，从而为后续的维护决策提供可靠依据，适用于煤矿井筒的长期监测作业。
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公开(公告)号：CN118474686A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410607598.4
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供了一种煤矿危险区域跌倒行为智能检测系统及方法，系统：巡检机器人上安装有路由器，巡检机器人运行在矿井的作业空间中；路由器用于向智能手机发出WiFi信号；智能手机中配置有Nexmon固件，其佩戴于矿井人员的身上，用于从WiFi信号中获取出CSI数据，同时，用于获得矿井人员的加速度数据；处理终端位于监测中心，其内部设置有行为采集模块、状态判断模块、预处理模块、行为分割模块和行为检测模块。方法：获取CSI数据和加速度数据；判断接收端的运动状态并选择特征；进行数据预处理；从连续行为中分割出疑似跌倒行为的数据；进行特征提取，并对跌倒行为进行判定。该系统及方法可准确高效地检测出危险区域中的跌倒行为。
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公开(公告)号：CN117994509B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202311805256.5
申请日：2023-12-26
IPC: G06V10/26 , G06V10/94 , G06V40/18 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于交互式的眼底图像无灌注区域智能识别方法，首先对图像进行预处理，之后使用U‑net分割模型结合本发明提出的补丁拉锯对比正则化模型和交互记忆网络来进行模型的预训练，预训练时使用少量标记数据即可；最后在用户使用过程中进行多轮交互、迭代改进，交互记忆网络根据用户对小区域识别修改后进行学习并记忆，通过多轮推理逐步提升分割性能。通过本基于交互式的眼底图像无灌注区域智能识别方法来识别眼底的无灌注区域可以提高分割效率，可帮助医生更快速、准确和高效识别患者的眼底无灌注区域，进而进行有针对性的及时治疗。
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公开(公告)号：CN117994509A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311805256.5
申请日：2023-12-26
IPC: G06V10/26 , G06V10/94 , G06V40/18 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于交互式的眼底图像无灌注区域智能识别方法，首先对图像进行预处理，之后使用U‑net分割模型结合本发明提出的补丁拉锯对比正则化模型和交互记忆网络来进行模型的预训练，预训练时使用少量标记数据即可；最后在用户使用过程中进行多轮交互、迭代改进，交互记忆网络根据用户对小区域识别修改后进行学习并记忆，通过多轮推理逐步提升分割性能。通过本基于交互式的眼底图像无灌注区域智能识别方法来识别眼底的无灌注区域可以提高分割效率，可帮助医生更快速、准确和高效识别患者的眼底无灌注区域，进而进行有针对性的及时治疗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115963548B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310065948.4
申请日：2023-01-16
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于反绎学习的矿井微震P波到时拾取模型构建方法，使用未标记的矿山微震数据集，进入地震深度神经网络模型训练，通过逻辑推理中的反绎学习结构，利用知识库中的专家知识，对模型进行更新，最终获得基于反绎学习的矿山微震P波到时拾取模型，利用最终结果模型对数据进行筛选，替换不符合知识库的台站数据，最终将选出的数据作为矿井微震P波到时拾取的数据，进一步提升模型对矿井微震相位拾取的正确率。本发明克服了现有地震识别模型不适用于矿井环境的缺点，解决了矿山微震波噪声大的问题，在有限的且未标记的数据集基础上，提升了模型准确度，鲁棒性强。(56)对比文件Dai wz et al.Bridging MachineLearning and Logical Reasoning byAbductive Learning.Advances in NeuralInformation Processing System.2019,第32卷1-12.Guo C et al.AEnet: automatic pickingof P-Wave first arrivals using deeplearning.IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCEAND REMOTE SENSING.2021,第59卷(第06期),5293-5303.
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公开(公告)号：CN117035424A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311064467.8
申请日：2023-08-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于反绎学习的矿井安全态势协作感知系统及方法，系统包括数据采集模块、数据处理模块、机器学习模块、逻辑推理模块连接和机器学习与逻辑推理融合模块；方法：构建数据集；划分安全态势等级；取部分数据集进行标注后对模型进行训练形成初始分类器C；取剩余未标记数据输入C得到每个数据的伪标签；将每个数据的伪标签与逻辑推理模块输出的结果进行比较，最小化不一致性，通过反绎学习获得反绎标签，并形成新数据集S；将S用于分类器C的训练，更新模型参数，形成新的分类器C，再将S输入C进行预测，重复此步骤直到模型收敛或者标签不再更新；构建出最终的矿井安全态势等级评估模型。该系统和方法能实现安全态势等级的准确评估。
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公开(公告)号：CN116661606A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310666352.X
申请日：2023-06-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F3/01 , G06N3/08 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开一种基于超声波信号的非接触式无训练手势识别装置及方法，通过商品扬声器发射超声波信号，通过麦克风阵列接收音频信号，该接收音频信号中包括扬声器发射的超声波信号，然后对接收到的音频信号进行处理，追踪手部运动轨迹，然后采用交互多模型卡尔曼滤波的方法优化手部运动轨迹，能够有效解决因麦克风阵列间距过大而致使追踪定位角度模糊的技术问题，最后采用无训练手势识别方法对优化后的手部运动轨迹进行识别，实现无需训练的手势识别。本发明无需专业的无线信号收发设备、成本低廉，可在日常生活场景中实现大规模部署，可为用户对智能设备进行人机交互提供一种低成本和有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN110872046A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911151960.7
申请日：2019-11-21
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种立井提升机圆尾绳并列卡绳导向装置及方法，装置包括设在并列的两根圆尾绳上的两卡绳器和连接两卡绳器的自旋抑制杆，采用上下压轴顶压圆尾绳的方式，防止卡绳器与圆尾绳之间沿竖直方向发生相对滑动，通过自旋抑制杆连接两卡绳器端头的限位方式，使两根圆尾绳沿水平方向保持相应的间距，避免圆尾绳之间发生碰摩，自旋抑制杆使两圆尾绳之间互相牵拉，从而削弱圆尾绳的水平摆动，避免了两根圆尾绳之间相对摆动过大或者扭结，延长了圆尾绳的使用寿命，有效保障了立井提升尾绳的安全运行。其结构简单新颖，可靠性强，卡绳器能够重复使用，经济性良好，实用性强。
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公开(公告)号：CN110647819A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910802003.X
申请日：2019-08-28
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种井下人员跨越皮带异常行为检测方法及装置，将高清摄像头架设在皮带附近区域，实时监控皮带附近人员的行为；该方法包括：对皮带处的监控视频图像进行预处理，包括图像的低光增强和降噪处理；对预处理后的图像使用自下而上的姿态估计方法，获取人体关节点信息，在有小部分遮挡身体部位的情况下更能准确进行姿态估计；计算不同腿间脚踝关节点与膝盖关节点的相对距离λa，以及同一条腿腿部弯曲夹角θa，当λa≥阈值λ且θa≤阈值θ时，确定图像中人员存在跨越皮带的异常行为，发出报警信号。本发明能够在光线较弱的井下检测多人情况下人员跨越皮带的动作，该方法实时性高，误差小，运行速度快。
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