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公开(公告)号：CN114745525A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210366195.6
申请日：2022-04-08
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
IPC: H04N7/18 , H04L67/10 , H04L67/125 , G06F16/53 , G06F16/54
Abstract: 本发明适用于公路附属设施巡查技术领域，提供了一种载体寄生式公路附属设施智能定点巡查方法，包括如下步骤：步骤(1)算法寄生在智能终端设备中；步骤(2)通过智能移动终端获取北斗定位数据；步骤(3)获取智能移动终端数据；步骤(4)将智能移动终端数据上传至云端监控平台；步骤(5)数据自动比对，形成比对报表，人工进行核实。本发明中的一种载体寄生式公路附属设施智能定点巡查方法，通过算法寄生方式，复用现有智能终端；通过智能终端移动载体寄生方式，复用现有公交车辆和清扫车辆等移动载体，实现快速精准的公路附属设施异常检测，低碳环保，操作灵活和高效。
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公开(公告)号：CN118037870A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410412342.8
申请日：2024-04-08
Applicant: 中国矿业大学 , 永城煤电控股集团有限公司 , 江苏比特达信息技术有限公司
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种兼容Zdepth的并行化深度图像压缩算法，s1采集深度图像进行预处理后准备进行s2量化处理，经过s2量化处理，图像数据被简化为较少的比特表示，随即进入s3零压缩阶段，系统识别并压缩量化后数据中的连续零值，进一步减少数据的存储需求，完成s3零值的压缩处理后，数据将进入s4预测分块压缩阶段，系统通过分析每个数据块内的像素关系，进行进一步压缩数据，s5数据输出，将所有压缩后的数据通过ZSTD算法压缩，并依序输出到文件系统，同时公开了基于该算法的图像压缩装置和终端设备。本发明通过优化数据结构和压缩流程，能够显著提高深度图像的压缩和解压速度，同时保证压缩后深度图像的质量。
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公开(公告)号：CN118037870B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410412342.8
申请日：2024-04-08
Applicant: 中国矿业大学 , 永城煤电控股集团有限公司 , 江苏比特达信息技术有限公司
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种兼容Zdepth的并行化深度图像压缩算法，s1采集深度图像进行预处理后准备进行s2量化处理，经过s2量化处理，图像数据被简化为较少的比特表示，随即进入s3零压缩阶段，系统识别并压缩量化后数据中的连续零值，进一步减少数据的存储需求，完成s3零值的压缩处理后，数据将进入s4预测分块压缩阶段，系统通过分析每个数据块内的像素关系，进行进一步压缩数据，s5数据输出，将所有压缩后的数据通过ZSTD算法压缩，并依序输出到文件系统，同时公开了基于该算法的图像压缩装置和终端设备。本发明通过优化数据结构和压缩流程，能够显著提高深度图像的压缩和解压速度，同时保证压缩后深度图像的质量。
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公开(公告)号：CN117692652A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410155470.9
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
IPC: H04N19/189 , H04N19/20 , H04N19/65 , H04N19/85 , G06T9/00 , H04N19/182 , H04N19/17 , H04N19/625 , H04N19/63 , H04N23/11 , G06T5/70 , G06T5/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的可见光与红外视频融合编码方法，步骤包括采集同一场景下的可见光视频流和红外视频流；对采集的可见光视频流和红外视频流进行预处理，包括去噪、对比度增强操作，并采用生成对抗网络对视频进行编码；采用自适应编码损伤修复算法提升编码性能；通过融合编码算法对经编码损伤修复过的可见光视频和红外视频进行融合编码，生成融合视频流。实现了对不同模态视频流选择合适的预处理操作，减少了噪声的同时增强对比度，保持了视频更多的细节；通过在EDVR模型的框架中融入自适应损伤修复算法，增进了网络修复的效果，大大提高了可见光和红外视频数融合处理的效率以及质量，扩大了可见光与红外视频编码融合技术的适用范围。
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公开(公告)号：CN117560494A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410038681.4
申请日：2024-01-11
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
IPC: H04N19/132 , H04N19/177 , H04N19/172
Abstract: 一种用于矿下低质视频快速增强的编码方法，步骤：利用检测摄像头获取煤矿井下多种光线条件下的低照度和低清晰度视频流数据；对获取的视频流数据进行处理，截取出低照度场景视频，构建井下低质视频数据集；通过帧插值器接收两个参考帧并进行帧插值操作生成一个参考帧；确定Gop结构，利用I帧编码器和P帧编码器分别对I帧和P帧进行编码；将参考帧作为参考，通过当前P帧编码器对输入的B帧进行编码。本发明为现有的神经P帧编解码器增加B帧编码功能，大大提高了P帧编码器对低质视频的增强编码性能，且具有很强的灵活性和泛化性；实现了对Gop结构的全面分析，提高了整体编码效率；为煤矿安全管理提供科学数据支持，提高了安全管理水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117560494B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410038681.4
申请日：2024-01-11
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
IPC: H04N19/132 , H04N19/177 , H04N19/172
Abstract: 一种用于矿下低质视频快速增强的编码方法，步骤：利用检测摄像头获取煤矿井下多种光线条件下的低照度和低清晰度视频流数据；对获取的视频流数据进行处理，截取出低照度场景视频，构建井下低质视频数据集；通过帧插值器接收两个参考帧并进行帧插值操作生成一个参考帧；确定Gop结构，利用I帧编码器和P帧编码器分别对I帧和P帧进行编码；将参考帧作为参考，通过当前P帧编码器对输入的B帧进行编码。本发明为现有的神经P帧编解码器增加B帧编码功能，大大提高了P帧编码器对低质视频的增强编码性能，且具有很强的灵活性和泛化性；实现了对Gop结构的全面分析，提高了整体编码效率；为煤矿安全管理提供科学数据支持，提高了安全管理水平。
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公开(公告)号：CN117692652B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410155470.9
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
IPC: H04N19/189 , H04N19/20 , H04N19/65 , H04N19/85 , G06T9/00 , H04N19/182 , H04N19/17 , H04N19/625 , H04N19/63 , H04N23/11 , G06T5/70 , G06T5/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的可见光与红外视频融合编码方法，步骤包括采集同一场景下的可见光视频流和红外视频流；对采集的可见光视频流和红外视频流进行预处理，包括去噪、对比度增强操作，并采用生成对抗网络对视频进行编码；采用自适应编码损伤修复算法提升编码性能；通过融合编码算法对经编码损伤修复过的可见光视频和红外视频进行融合编码，生成融合视频流。实现了对不同模态视频流选择合适的预处理操作，减少了噪声的同时增强对比度，保持了视频更多的细节；通过在EDVR模型的框架中融入自适应损伤修复算法，增进了网络修复的效果，大大提高了可见光和红外视频数融合处理的效率以及质量，扩大了可见光与红外视频编码融合技术的适用范围。
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公开(公告)号：CN119229020A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411379268.0
申请日：2024-09-30
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本申请提供了一种煤矿巷道点云数据精简方法、装置、存储介质和电子设备，该方法利用kd树对巷道原始点云数据构建点云拓扑结构，设定领域半径，选取核心点并记录索引值，之后利用主成分分析法和平面拟合法估算每个核心点的法向量，在核心点处利用法向量构建圆柱体领域，然后利用kd树加快搜索核心点的球领域，计算球领域中的每个点是否为圆柱领域内点，最后计算圆柱领域内点的质心，并保留距离质心最近的点，构建的新点云即为精简后点云，在精简点云的同时也降低了点云的厚度，进而解决了现有的巷道点云精简方法在对点云精简时没有考虑到点云厚度，无法满足类似基于巷道点云的变形监测的精度要求的问题。
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公开(公告)号：CN116311161B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202310214913.2
申请日：2023-03-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种联合多任务模型的路面抛洒物检测方法，包括：步骤一：获取路面视频数据；步骤二：将视频帧输入多任务联合模型中得到路面掩码信息、干扰物掩码信息和位置信息；步骤三：对路面掩码信息进行解码，得到第一图像，对视频帧进行灰度处理，得到第二图像；步骤四：根据第一、第二图像提取抛洒物疑似区域；步骤五：从抛洒物疑似区域的连通域中确定最终抛洒物区域。本发明能够从复杂状态的路面上更加准确地提取路面抛洒物，将目标检测任务和语义分割任务联合训练为多任务联合模型，减小检测模型的体积和复杂度，更加合理地利用路面上各种干扰物类别的特征，优化后处理流程，最终准确识别抛洒物，不限抛洒物类别、形状、样式和尺寸等特征。
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公开(公告)号：CN117612142B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202311520633.0
申请日：2023-11-14
Applicant: 中国矿业大学 , 燕园安全科技(徐州)有限公司
IPC: G06V20/59 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务联合模型的头部姿态与疲劳状态检测方法，包括以下步骤：在YOLOv6的基础上，设计基于聚集与分流机制的加强特征提取网络；在模型中增加融合大核注意力机制的头部姿态估计分支；对人脸数据集标注形成疲劳驾驶数据集；通过目标检测损失函数和头部姿态估计损失函数训练疲劳分神检测模型；将模型部署于车载终端设备，通过模型检测头部姿态和疲劳状态并输出信息；通过某一类别持续时间与设定阈值进行比较来判定是否处于疲劳状态或分神状态。本发明提高模型的泛化性能、鲁棒性、可靠性及检测精度、减少模型训练的时间和计算资源，提高驾驶员的安全性，减少驾驶中的疲劳分心行为，降低交通事故的发生率。
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