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公开(公告)号：CN113192193B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110442392.7
申请日：2021-04-23
Applicant: 安徽省皖北煤电集团有限责任公司 , 中国矿业大学 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明提出一种基于Cesium三维地球框架的高压输电线路走廊三维重建方法，该方法首先采用倾斜摄影测量技术获取高压线路走廊区域的实景三维模型及真正射影像，然后搭建Cesium三维地球场景，完成实景三维模型加载；基于杆塔二维模板影像库及对应的三维模型库，在TDOM上采用模板匹配对杆塔进行识别与粗略定位，继而在Cesium三维地球场景中加载相对应的杆塔三维模型并对其进行交互式修正；再提取杆塔上的绝缘子参数信息并基于Cesium框架进行加载和显示，根据绝缘子两端点的同名挂线点坐标并结合架空线悬链线方程在Cesium框架中完成电力线的三维绘制；最后对对实景三维模型进行修正处理。该方提供了具有较高的自动化水平和精度的高压电力塔线走廊三维重建方案。
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公开(公告)号：CN113192193A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110442392.7
申请日：2021-04-23
Applicant: 安徽省皖北煤电集团有限责任公司 , 中国矿业大学 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明提出一种基于Cesium三维地球框架的高压输电线路走廊三维重建方法，该方法首先采用倾斜摄影测量技术获取高压线路走廊区域的实景三维模型及真正射影像，然后搭建Cesium三维地球场景，完成实景三维模型加载；基于杆塔二维模板影像库及对应的三维模型库，在TDOM上采用模板匹配对杆塔进行识别与粗略定位，继而在Cesium三维地球场景中加载相对应的杆塔三维模型并对其进行交互式修正；再提取杆塔上的绝缘子参数信息并基于Cesium框架进行加载和显示，根据绝缘子两端点的同名挂线点坐标并结合架空线悬链线方程在Cesium框架中完成电力线的三维绘制；最后对对实景三维模型进行修正处理。该方提供了具有较高的自动化水平和精度的高压电力塔线走廊三维重建方案。
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公开(公告)号：CN119644352A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411688854.3
申请日：2024-11-25
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 鸡西龙祥新能源科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于集合逻辑驱动的井下掘进面实时更新建图方法。首先，通过在掘进巷道无遮挡处安装激光雷达，对掘进面进行初始化扫描，对获取的初始点云进行预处理获得基准点云，并采用法线约束后的泊松重建得到基准模型；然后，将掘进过程中扫描的点云同初始点云与基准模型进行阈值滤波，射线采样滤波，识别掘进变化区域；继而，通过向内求交集、向外求并集的集合逻辑将变化区域与初始点云进行融合，获得变化后的掘进面模型，达到快速更新建图的目的。该发明所用的硬件设备成本低，掘进面特征变化识别效率高，可实现实时自动的掘进工作面建图，满足井下掘进工作基本需求。
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公开(公告)号：CN118864432A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411049555.5
申请日：2024-08-01
Applicant: 陕西德源府谷能源有限公司 , 中国矿业大学(北京)
IPC: G06T7/00 , G06T5/90 , G06V20/17 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于门控可微分处理的阴影场景采动地裂缝识别方法：首先，构建采动地裂缝标注数据集；其次，针对阴影场景采动地裂缝与背景类间差异性较小的问题，构建基于门控可微分处理方法的阴影场景采动地裂缝特征增强模块，包括构建基于动态蛇形卷积的视觉编码器作为模块主干结构，用于提取裂缝的浅层形态特征，构建基于门控可微分的裂缝多尺度特征增强模块(FS_MGDIP)，每个门控可微分图像处理(GDIP)模块由从视觉编码器的不同层提取的特征引导，包括四种图像增强模块，通过对多层网络特征分别使用图像增强方法，逐步增强阴影中裂缝特征；然后，构建基于YOLOv8的采动地裂缝实例分割网络，将经过FS_MGDIP模块增强后的裂缝特征传递给YOLOv8进行裂缝分割；最后，利用分类损失、回归损失和分割损失函数分别对增强后的裂缝特征进行解耦和计算损失值，输出采动地裂缝的检测框位置、类别和框中的像素分割结果。
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公开(公告)号：CN116703993A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310737171.1
申请日：2023-06-21
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公布了一种顾及测量机器人监测点约束的时序点云精配准方法：针对时序点云中场景中地物类型、空间位置发生较大变化，导致时序点云精配准存在局部最优、精度差等问题，本发明首先在时序点云粗配准的基础上，以测量机器人采集的监测点坐标为中心，在时序点云上构建若干邻域，然后根据不同监测点位的形变大小，引入高斯函数对各监测点的邻域点集合进行赋权，根据权重因素构建点云精配准的代价函数，最后通过加权迭代，优化时序点云之间的配准参数，完成时序点云精配准。该发明自动化水平高，能够规避因场景变化导致常规精配准方法陷入局部最优问题，确保变化场景时序点云配准的高精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116643289A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310613823.0
申请日：2023-05-29
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种附合导线约束的井下巷道激光雷达SLAM方法，包括：首先，通过附和导线控制测量，获得反光板基准的坐标；然后，基于反光板基准进行激光雷达SLAM建图，每隔相同预设距离寻找一个测站点，直至所有反光板基准测量完毕；继而，将已知的反光板基准以及井下巷道确定的测站点进行附合导线平差计算，将测站点的坐标进行校正，最后利用非线性优化方法校正所有地图点坐标。该发明可以实时获取井下巷道的三维点云数据，建立精确的井下巷道三维点云地图，并且硬件设备成本低，自动化水平高，完成井下巷道高精建图的同时保障人员安全。
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公开(公告)号：CN108171731A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201710895208.8
申请日：2017-09-28
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种顾及拓扑几何多要素约束的最小影像集自动优选方法：首先，利用移动遥感平台拍照瞬间的辅助数据(包括位置、姿态等)及相机的成像尺寸确定每张影像的覆盖范围，建立影像邻接矩阵；其次，基于影像邻接矩阵，提取与立体影像匹配稳定性相关的拓扑几何要素，如基高比、重叠度、像交会角等，并建立各拓扑几何要素与立体影像匹配稳定性的函数关系；再次，提取能反映影像质量的图像因子，如模糊度、纹理复杂度等，并建立各图像因子与特征提取数目及其空间分布的函数关系；继而，结合上述研究成果，建立顾及多拓扑几何要素、图像因子和邻接影像数之间的综合函数关系，判断影像的重要性权重；最后，以最小N目视觉为约束条件，依次判断各影像参与匹配的必要性，剔除冗余影像，优选出满足多视影像匹配稳定性需求的最小影像集。
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公开(公告)号：CN118864981A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411049641.6
申请日：2024-08-01
Applicant: 陕西德源府谷能源有限公司 , 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06T5/73 , G06V10/766 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于AOD‑Net增强YOLOv8的雾天环境煤矿采动地裂缝检测方法，首先，构建煤矿采动地裂缝标注数据集，数据集包括雾天环境及晴天环境采集的两期数据；其次，构建改进的AOD‑Net去雾网络，利用深度可分离卷积替换原K值估计模块的标准卷积，在K值估计模块后加入了特征注意力模块(FA)，包括通道注意力机制及像素注意力机制，并且使用特征融合模块进行特征图的加权融合；然后，将两期数据导入AOD‑Net增强YOLOv8网络，用于去雾网络及目标检测器的训练，该一体化网络采用去雾损失和检测损失联合优化的方式，进一步提升去雾效果及采动地裂缝检测能力；最后，将模型的训练结果用于雾天环境下煤矿采动地裂缝图像的检测识别，包括采动地裂缝的检测框位置和类别信息。
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公开(公告)号：CN117031495A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311033498.7
申请日：2023-08-16
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公布了一种多线激光雷达和测距仪耦合的仓储矿堆扫描装备，包括：一个主体支架、一套传感器固定云台、一台多线激光雷达、一台激光测距仪、一台控制终端、一块光学反射板和两条平行滑轨。多线激光雷达向水平和垂直视场范围内主动发射电磁波脉冲，同时记录回传时间和扫描角度，继而计算目标与雷达之间的直线距离，并结合雷达扫描角获得雷达坐标系下的三维坐标；测距仪沿滑轨运动方向发射脉冲，通过记录回波信号获取滑轨的滑动距离；最后对多线激光雷达和测距仪的数据耦合，进行坐标转换、配对操作，获取仓储矿堆的表面三维点云并计算方量。该发明无需多次扫描和点云配准，即可实现准确、高效的数据采集，并解决数据遮挡和配准误差问题。
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公开(公告)号：CN112149495B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010785920.4
申请日：2020-08-07
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种基于视差分析的视频关键帧提取方法：聚焦管道、巷道等地下狭长密闭空间的单目视频三维重构需求，针对传统手动提取视频帧效率低、自动提取精度差的问题，设计一种基于视差追踪的视频关键帧提取方法。该方法采用由粗到精的关键帧提取策略。粗提取阶段以Tenengrad评价函数为基础，对视频帧进行模糊度评价，剔除严重模糊影像，引入自适应的取帧参数，避免提取模糊的冗余视频帧影像，提升粗提取的合理性；精提取阶段采用网格运动统计策略的特征匹配算法，实现实时的大量特征点高精度匹配，通过视差分析获取相机运动信息对视频帧进行分类，剔除静止、旋转等冗余帧，最后得到空间位置合理的适用于管道内壁三维重构需求的关键帧影像集。
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