公开(公告)号：CN115661535B

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202211352018.9

申请日：2022-10-31

Applicant: 中国矿业大学 ,  北京开蒙养正科技有限公司

Inventor： 陈伟 ,  徐梓善 ,  孙德燕 ,  陈都峰 ,  杨文嘉 ,  夏阳 ,  王珂 ,  毕方明

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/28 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种目标去除背景恢复方法、装置和电子设备，本发明利用深度卷积神经网络的算法，能够有效去除图片中存在的各类目标，并在去除后恢复出该区域背景信息为研究对象，通过分阶段训练得到两个卷积神经网络，基于MaskRcnn实例分割模型的目标去除网络与基于MAE自监督学习模型的背景恢复网络，分阶段式先分割再预测串接构成最终的目标去除背景恢复模型，这种方法能够准确还原图像，恢复效果更好，并且无需专门针对各类场景人工订制训练数据集，具有更好的适用场景可拓展性。

公开(公告)号：CN115661535A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211352018.9

申请日：2022-10-31

Applicant: 中国矿业大学 ,  北京开蒙养正科技有限公司

Inventor： 陈伟 ,  徐梓善 ,  孙德燕 ,  陈都峰 ,  杨文嘉 ,  夏阳 ,  王珂 ,  毕方明

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/28 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种目标去除背景恢复方法、装置和电子设备，本发明利用深度卷积神经网络的算法，能够有效去除图片中存在的各类目标，并在去除后恢复出该区域背景信息为研究对象，通过分阶段训练得到两个卷积神经网络，基于MaskRcnn实例分割模型的目标去除网络与基于MAE自监督学习模型的背景恢复网络，分阶段式先分割再预测串接构成最终的目标去除背景恢复模型，这种方法能够准确还原图像，恢复效果更好，并且无需专门针对各类场景人工订制训练数据集，具有更好的适用场景可拓展性。

公开(公告)号：CN117928709A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202311774301.5

申请日：2023-12-22

Applicant: 中国矿业大学 ,  北京开蒙养正科技有限公司

Inventor： 徐婷婷 ,  李运强 ,  雷雨 ,  陈伟 ,  刘珏廷 ,  陈都峰 ,  王泽华 ,  刘迎春 ,  王虎

IPC: G01H9/00

Abstract: 本发明公开了一种钢丝绳振动监测系统、方法、装置及其存储介质，监测系统包括：图像采集模块、上位机监控模块和下位机控制模块，图像采集模块包括TDI相机单元，其配置为采集钢丝绳的振动图像，并将振动图像传输给上位机监控模块；上位机监控模块配置为接收振动图像，通过傅里叶频谱分析方法测量钢丝绳的振动状态，并将钢丝绳的振动状态数据发送给下位机控制模块；下位机控制模块包括计算机单元和控制器单元，计算机单元配置为用于接收上位机监控模块发送的钢丝绳的振动状态数据，并将钢丝绳的振动状态数据与预期状态数据进行对比决策，通过控制器单元调整提升机的运动参数。