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公开(公告)号：CN103796165A
公开(公告)日：2014-05-14
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标位置
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公开(公告)号：CN103292714A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310219902.X
申请日：2013-06-05
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明公开了一种基于图像技术的带式输送机堆煤状况检测方法，包括激光源、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光缆组成，该方法用激光照射皮带煤面在其煤面上形成光斑，首先确定位于煤警界高度处的光斑在图像中的位置，此位置将光斑成像区域分为两部分：一部分是正常煤位高度位置的光斑成像区域，另一部分是超过警界高度位置光斑的成像区域，判断堆煤的方法是在超过警界高度位置的光斑成像区域搜索光斑，若有，则发出报警提示。
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公开(公告)号：CN113505690B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202110775574.6
申请日：2021-07-09
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Inventor： 伍云霞
IPC: G06V20/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种实时的煤岩视觉识别方法，该方法利用自然物体的纹理在不同观察尺度下具有本质相似性的特点，利用不规则对象来描述煤岩表面自然形成的不规则和复杂纹理，同时考虑了对照度变化的不变性及计算效率。该方法受照度影响小，计算量少，识别快速，可满足实时应用的需求。
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公开(公告)号：CN113505690A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110775574.6
申请日：2021-07-09
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Inventor： 伍云霞
Abstract: 本发明公开了一种实时的煤岩视觉识别方法，该方法利用自然物体的纹理在不同观察尺度下具有本质相似性的特点，利用不规则对象来描述煤岩表面自然形成的不规则和复杂纹理，同时考虑了对照度变化的不变性及计算效率。该方法受照度影响小，计算量少，识别快速，可满足实时应用的需求。
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公开(公告)号：CN113421200A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110696686.2
申请日：2021-06-23
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于多尺度变换与脉冲耦合神经网络的图像融合方法，该方法直接面向图像融合技术，将对齐后的可见光与红外图像进行多尺度变换，采用非下采样剪切波变换把输入图像分解成高低子频带，采用快速引导滤波进行显著性检测，改进脉冲耦合神经网络的模型，采用PA‑PCNN从空间纹理分布以及亮度分布上对图像进行多区域划分，最后对处理后的高低子频带进行逆NSST变换生成融合图像。该方法既解决了基于区域的图像融合方法所获得的图像细节不够丰富，易出现伪影的问题，又提高了算法的执行效率，且显著性检测也使得融合的图像具有良好的视觉效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113420811A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110695256.9
申请日：2021-06-23
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明的目的在于提供一种使用深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和识别框准确率，不使用ImageNet预训练从煤岩数据集中直接学习网络模型，具有对不同煤岩界面图像的泛化能力，而且有较高的准确性和鲁棒性，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和辅助作用。
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公开(公告)号：CN105306909B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201510801098.5
申请日：2015-11-20
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的煤矿井下作业人员超员报警系统，系统主要包括成像设备、数据网络、图像处理服务器和报警器；在井下每个作业区安装成像设备，图像处理服务器接收通过数据网络传输来的各个作业区的场景图像，检测场景图像中的人员目标并计数，若超过了限定的人数，则触发报警器发出声光报警。该系统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：CN104751192B
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201510197809.2
申请日：2015-04-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于图像块共生特征的煤岩识别方法，该方法稠密提取图像块，用聚类算法提取关键图像块，用关键图像块向量标注煤、岩图像并计算标注后图像的共生矩阵，提取共生矩阵的能量、对比度、逆差矩以及熵构成图像的特征，每一张样本图像特征代表煤或岩的一种模式；待识别的图像与各模式比较，最相近的模式即为待识别图像所属的类别。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：CN103927553B
公开(公告)日：2017-02-15
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：CN105354596A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510758330.1
申请日：2015-11-10
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6249
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化稀疏编码的煤岩识别方法，该方法捕捉到了煤岩的空域结构特征，因而具有很强的鉴别能力和对成像环境变化的鲁棒性，从而使得该方法具有很高的识别稳定性和识别正确率，能为自动化采掘、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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