公开(公告)号：CN116228592A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310300438.0

申请日：2023-03-27

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 李策 ,  乔静怡 ,  姜中博 ,  唐峥岩 ,  黄瑛洁

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及的是一种基于多尺度密集特征融合卷积网络的管道视频去雾方法，其中，方法包括：在实验管道模型里用双目相机采集管道清晰图像和深度图像，利用大气散射模型生成管道带雾图像，构建管道带雾/清晰图像对，并划分训练数据集和测试数据集；基于U‑net架构，SOS增强策略和密集特征融合模块，构建基于多尺度密集特征融合的增强去雾网络；将训练数据集送入基于多尺度密集特征融合的增强去雾网络，训练神经网络模型，使用Adam优化算法更新神经网络权重；用测试数据集测试训练好的去雾网络模型，实现管道视频的去雾，并对去雾效果进行客观评价。本发明能有效实现地下管道视频图像的去雾，并对图像的细节方面进行增强，可用于排水管道检测机器人的视频监控、地下管道病害智能检测识别等科学领域。

公开(公告)号：CN116452506A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310250068.4

申请日：2023-03-13

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 李策 ,  魏炜 ,  陈帅 ,  乔静怡 ,  王亭然

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06V10/30 ,  G06V10/50 ,  G06V10/764 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明涉及的是一种基于机器学习的井下煤矸石智能视觉识别分选方法。通过对图像采集设备在井下传送带上获取矿石图像，进行分割、平滑滤波与锐化增强以滤除高斯噪声干扰；采用直方图均衡化和形态学开闭运算进行灰度变换，增加图像对比度，祛除细小噪声；采集图像分成细胞单元中各像素点的梯度或边缘方向直方图，直方图组合起来提取图像HOG特征；使用SVM对矿石HOG特征进行分类，识别矿石所属类别，统计矿石识别结果，保存并输出矿石对应种类。本方法能在真实的井下环境中提取矿石图像特征，提高分类模型的鲁棒性和识别准确率，提升系统图像处理速度和识别的效率，适用于井下煤矸石筛选领域。