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公开(公告)号：CN104376313B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201410746274.5
申请日：2014-12-10
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Inventor： 伍云霞
Abstract: 本发明公开了一种用图像局部曲线方向分布识别煤岩的方法，识别过程分2步：A.计算已知煤岩对象的图像Ic、Ir和待识别的图像Io的局部曲线方向分布特征Hc、Hr和Ho；B.根据Ho与Hc、Hr的相似程度来确定待识别的图像Io的对象是煤或者岩石。本发明的方法提高了煤岩识别稳定性和识别正确率，为自动化采掘、自动化放煤、自动化选矸等生产过程提供可靠的煤岩识别信息，解决现有的基于图像技术的煤岩识别方法识别稳定性和识别正确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN103796165B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201410076653.8
申请日：2014-02-27
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种确定井下人员位置的概率方法，该方法结合定位网络拓扑和接收信号强度RSS的对数正态统计模型，利用概率方法确定井下人员位置；定位过程由初始化、边缘状态和定位状态3个状态组成，在初始化状态，假定目标在定位区域的N个可能位置在边缘状态判断目标是否在该区域的边缘，如果是结合定位网络拓扑确定目标位置，如果不是，则进入定位状态；在定位状态，若目标始终在定位区域内部，则由多个时步测量来确定目标位置，在每一个时步测量时用目标的运动概率模型预测位置，用目标的观察概率模型计算在每个位置的概率，直到在某个位置的概率大于了设定的阈值 输出目
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公开(公告)号：CN103927528B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410184275.5
申请日：2014-05-05
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于紧邻域像素灰度联合分布特征的煤岩识别方法，该方法用紧邻域像素灰度联合分布特征来描述煤、岩图像特征信息，用学习向量量化方法抽取煤岩特征信息空间关键字向量，用关键字向量直方图表征煤岩在不同形态下的模式；在识别时，待识别图像用与训练图像同样的方法抽取图像特征信息和建立直方图，然后和训练阶段学习到的模式进行比较，用G统计来度量，用最近邻准则来识别。该方法用了煤、岩在不同照度、不同视点下的图像作为训练样本，受照度和成像视点变化影响小，识别率高，稳定性好。
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公开(公告)号：CN103809154B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201410054944.7
申请日：2014-02-18
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于相对信号强度的矿井动目标定位方法，本定位方法通过定位服务器及分站设备对使用定位设备的井下工作人员和移动目标实现准确的定位，定位过程简单有效，抗电磁干扰能力强，可有效防止由于矿井的不同巷道环境的电磁波传输特性的不同所引起的定位误差，可有效去除由于无线通信设备的功率不同与功率变化所引起的定位误差，具有较强的鲁棒性；使用本定位方法的定位系统具有定位精度高，成本低，系统设备结构简单，易实施等特点；便于安全生产管理人员调度管理。
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公开(公告)号：CN103632382B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201310700915.9
申请日：2013-12-19
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的实时多尺度目标跟踪方法。通过提取采样图像的归一化矩形特征对样本建模，归一化矩形特征对多尺度目标跟踪具有较强鲁棒性。由于归一化矩形特征维数很高，发明基于压缩感知对高维特征压缩，提取尺度不变压缩特征向量并利用积分图使得计算复杂度大大降低，以满足实时跟踪的需要。利用朴素贝叶斯分类器对样本的压缩特征向量分类以确定目标最可能位置，并利用分类器响应估计粒子权重、对粒子进行重采样以防止粒子跟踪能力退化，同时考虑目标运动速度因素利用二阶模型估计和预测粒子状态。本发明所述方法对视频图像中的目标能够实时跟踪、准确性高、计算复杂度低且跟踪框实时随着目标尺度变化，符合实际跟踪应用的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105513043A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510801099.X
申请日：2015-11-20
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的煤矿井下作业人员计数方法，图像中的人员目标用图像中的一块椭圆区域表征，用随机模型表达图像内容，图像中椭圆的出现则是一个随机过程，用Gibbs密度描述该随机过程即寻找使Gibbs密度最大的椭圆配置，即解优化问题统计中的椭圆个数，即为人员总数目。该方法可以对煤矿井下作业人数自动计数，无需人员主动配合，实现无干扰实时监控。
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公开(公告)号：CN104778461A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510197936.2
申请日：2015-04-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于相似性测度学习的煤岩识别方法，该方法直接面向煤岩识别任务，通过监督煤岩识别正确率，从煤岩数据中学习能辨别煤岩本质相似性的测度函数，具有适应煤岩图像数据变化的能力从而使得该方法具有高的识别稳定性和识别正确率，为自动化采掘、自动化放煤、自动化选矸等生产过程提供可靠的煤岩识别信息。
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公开(公告)号：CN103308127B
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201310219919.5
申请日：2013-06-05
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01G11/14
Abstract: 本发明公开了一种基于图像技术的皮带称重方法，包括皮带转速传感器、激光源、CCD成像系统、预装有软件的计算机及连接CCD成像系统和计算机的传输光缆；称重方法是：激光源投射一组平行激光束将大小为w×v×Δt的称重区域离散成Δt×v×Wi个小区块，计算机控制CCD成像系统每隔Δt时间采集一幅称重区域上的光斑图像，对光斑图像进行处理得到每个光斑处的物料高度，根据光斑处的物料高度计算每个小区块的物料高度hi，再计算称重区域物料重量ΔG，累加称重区域重量ΔG即得到当前采样时刻皮带上的总的物料量，该方法称重区域大小可调整，还可查询任意时段的皮带运料量。
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公开(公告)号：CN103927553A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410184307.1
申请日：2014-05-05
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度微纹理和对比度联合分布的煤岩识别方法，该方法用8个尺度的微纹理和相应尺度下的对比度联合分布特征来描述煤、岩图像特征信息，用Greedy算法选择煤岩模式；在识别时，待识别图像用与训练图像同样的方法抽取图像特征信息，然后和训练阶段学习到的模式进行比较，用G统计来度量，用最近邻准则来识别。该方法受照度和成像视点变化影响小，识别率高，稳定性好。
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公开(公告)号：CN103927528A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410184275.5
申请日：2014-05-05
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于紧邻域像素灰度联合分布特征的煤岩识别方法，该方法用紧邻域像素灰度联合分布特征来描述煤、岩图像特征信息，用学习向量量化方法抽取煤岩特征信息空间关键字向量，用关键字向量直方图表征煤岩在不同形态下的模式；在识别时，待识别图像用与训练图像同样的方法抽取图像特征信息和建立直方图，然后和训练阶段学习到的模式进行比较，用G统计来度量，用最近邻准则来识别。该方法用了煤、岩在不同照度、不同视点下的图像作为训练样本，受照度和成像视点变化影响小，识别率高，稳定性好。
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