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公开(公告)号：CN117589714B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410074974.8
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N21/3581 , H01Q15/00 , G01N21/01
Abstract: 本公开的实施例提供一种环偶极子激发的高Q值太赫兹超表面传感器，包括：衬底；金属薄膜，形成于衬底表面；若干超表面单元结构，呈周期阵列排布于金属薄膜的背离衬底的表面；其中，超表面单元结构包括短边相对设置的两个L型金属结构，且两个L型金属结构件之间间距布置。本发明采用周期排列的双L型金属结构超表面，当太赫兹电场垂直方向正入射时，激发超表面中的环形偶极共振模式，增强了太赫兹波与分析物相互作用，引起光谱强烈变化，进而提高传感器传感性能。从而可以实现痕量分析物浓度变化所引起的超表面结构表面介电环境的微小变化的探测。具有检测灵敏度高的优点，能实现对分析物的高灵敏检测。
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公开(公告)号：CN117712705A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410118195.3
申请日：2024-01-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本公开的实施例提供一种基于石墨烯的太赫兹多功能超表面器件，包括：多功能超表面器件由呈周期性排布的多个超表面单元组成；每个超表面单元包括至下而上设置的底层金属反射层、中间介质层和顶层图案层；顶层图案层包括金属条和石墨烯薄膜层；其中，当线极化的太赫兹波竖直入射到超表面器件时，改变石墨烯薄膜层中石墨烯的费米能级，使石墨烯薄膜层和金属条产生电偶极子共振，且金属条与底层金属反射层产生电偶极子共振，使金属条与入射电磁波产生强耦合，实现对入射太赫兹波的高效吸收以及高效的极化转换效果。本公开，借助石墨烯费米能级的可调特性，通过外加电压，使其费米能级可调控，从而实现同时得到很好的吸收效果与极化转换效果。
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公开(公告)号：CN116767180B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311076379.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/045 , B60W10/20 , B60W10/22 , B62D6/00 , B60G17/0165 , B60G17/016 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明属于车辆动力学控制技术领域，尤其为一种车辆主动前轮转向与主动悬架系统协调控制方法，以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积神经网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架系统控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架系统的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得车辆主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架系统的动态协调控制。
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公开(公告)号：CN116767180A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311076379.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/045 , B60W10/20 , B60W10/22 , B62D6/00 , B60G17/0165 , B60G17/016 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明属于车辆动力学控制技术领域，尤其为一种车辆主动前轮转向与主动悬架系统协调控制方法，以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积神经网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架系统控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架系统的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得车辆主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架系统的动态协调控制。
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公开(公告)号：CN111639212B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010464038.X
申请日：2020-05-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F16/583 , G06V10/77 , G06V10/50 , G06V10/30
Abstract: 本发明涉及一种矿用智能视频分析中的图像检索方法，属于图像检索技术领域，解决了现有技术检索准确率低、效率低，导致矿井安全生产视频监控中的异常行为和场景识别可靠性低的问题。该方法包括，对包含矿井异常信息的目标图像进行预处理获得相同的第一图像和第二图像；从第一图像中获得方差自适应量化颜色直方图；从第二图像中提取梯度信息和符号信息；将方差自适应量化颜色直方图、梯度信息及符号信息进行特征自适应融合获得目标图像的融合特征；对融合特征进行降维获得融合主特征；利用融合主特征在矿井视频所包含的多帧图像中进行检索以实时辨识矿井异常。该方法在提高检索效果的同时，提高了矿井异常监控效率，提升矿井的安全检测水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111814711B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010681652.1
申请日：2020-07-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于矿井机器视觉的图像特征快速匹配方法及系统，属于矿井安全技术领域，解决了现有技术对矿井异常情况检测效率低、实时性差且准确率低的问题。该方法包括对待分析图像进行去噪处理；并进行超像素分割，获得多个图像块；计算每一图像块的信息熵，获得信息熵大于第一预设阈值的图像块；利用SURF算法提取图像块的特征点，从而获取待分析图像的特征点集；采用Harr小波法对特征点集中的特征点进行描述，获得待分析图像的特征点描述符集；基于待分析图像的特征点描述符集将待分析图像特征点集中的特征点与目标图像的特征点进行匹配，以确认矿井是否发生异常。该方法能够快速准确的检测矿井是否发生异常，有利于对矿井异常及时处理。
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公开(公告)号：CN110232703B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201910506528.9
申请日：2019-06-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明提出一种基于颜色和纹理信息的运动目标识别装置及方法，包括视频采集单元、显示单元、目标识别单元和PC控制单元，所述目标识别单元包括FPGA模块和数字信号处理模块，所述数字信号处理模块对FPGA模块预处理后的图像数据进行特征提取、信息融合以及进行目标识别计算，并将识别计算结果通过PC控制单元传输至显示单元；本发明通过利用在HSV颜色空间中对光照变化不敏感的H和S分量进行颜色特征信息的提取，可以提高对目标识别过程中对非均匀光照的鲁棒性，通过利用微分几何中的图像几何表面曲率结构对运动目标进行纹理特征信息的提取，可以提高照明不均匀、颜色背景相似条件下的运动目标的识别率。
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公开(公告)号：CN110222661B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910507225.9
申请日：2019-06-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出一种用于运动目标识别及跟踪的特征提取方法，包括以下步骤：图像输入并对输入的图像进行预处理、采用高斯核卷积函数来生成尺度空间金字塔、采用Hessian矩阵来检测特征点并对其粗定位、精确定位、提取图像几何表面的主方向和主曲率、根据主曲率计算特征点出的梯度和方向以及利用类似于HOG的方法对所得到的梯度幅值和方向信息进行统计和和标签；本发明通过利用高斯卷积函数构建尺度空间，可以提高所提取的特征点具有的尺度不变特性，能够准确获得精确定位的特征点，以及能够保证所得到的特征点的梯度幅值和方向信息不仅能够对光照具有很好的鲁棒性，且对于光照、旋转、尺度、视角和非刚性形变等变化具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115797181A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211709385.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏华图矿业科技有限公司
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种面向矿井模糊环境的图像超分辨率重建方法，属于图像重建技术领域，解决了现有技术中图像模糊不清的问题。具体包括：获取矿井内环境高清图像，并对图像进行预处理，得到处理后的高分辨率对应的低分辨率图像，组成图像对；基于所述图像对，建立超分重建网络模型；所述超分重建网络模型通过提取低分辨率图像的深层特征和浅层特征得到特征差异，基于所述特征差异对深层特征进行校准整合，基于整合后的深层特征重建得到高分辨率图像；获取矿井模糊环境图像，基于建立的所述超分重建网络模型得到重建后的高分辨率图像。实现了可以清晰地看到矿井下的画面，提高了图像的人眼视觉效果，更具真实性。
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公开(公告)号：CN115439793A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211200631.9
申请日：2022-09-29
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏华图矿业科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向矿井煤流AI视频分析的异物识别系统，属于图像处理技术领域，包括数据收集模块，采用工业相机对履带上的煤流进行实时视频监控收集；黑夜检测模块，采用改进的U‑net网络结构作为模型，对底片进行预测得到RGB图片；YOLOv4模块，用于对RGB图片进行预测得到目标的位置和类别，使用CSPDarknet53作为该模块整体网络模型的主干网络。基于此还提供了一种面向矿井煤流AI视频分析的异物识别方法，利用加入黑夜检测模块对底片进行预测得到RGB图片，解决了光线不足能见度低的问题，然后用YOLO v4模块对RGB进行预测得到目标的位置和类别，提高了矿井异物识别算法的检测精度和检测速度。
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