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公开(公告)号:CN118135603A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410056903.5
申请日:2024-01-16
Applicant: 应急管理部信息研究院(煤炭信息研究院) , 西南交通大学 , 华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心)
Inventor: 疏礼春 , 张晓博 , 魏立科 , 吴韵杨 , 王鹏 , 殷大发 , 陈佳林 , 汪鹏 , 徐志奇 , 宋国栋 , 高洪波 , 付恩三 , 王新会 , 田乐逍 , 崔朋志 , 张倩
IPC: G06V40/10 , G06Q10/0631 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于改进神经网络的矿山调度室空岗识别方法,涉及目标检测技术领域,该方法包括如下步骤:采集图像数据;根据图像数据,构建数据集;构建改进CenterNet神经网络模型;利用构建的数据集,训练改进CenterNet神经网络模型;根据训练后的改进CenterNet神经网络模型,对待识别图像进行在岗与空岗目标的识别,当识别为空岗时发出报警提醒。本申请通过加入的动态稀疏注意力机制模块改进CenterNet神经网络模型,并将获取的图像输入至训练后的CenterNet神经网络模型中进行人体识别,使其在识别人体时具有更高的精确度,更快的收敛速度和更强的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN119091583A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411072441.2
申请日:2024-08-06
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于堆叠自编码器的滑坡灾害预警方法,解决了现有灾害预警系统中需要依赖于大量历史数据,并且要求进行精确的参数调优,以便能够准确捕捉和预测影响滑坡位移的各种因素,存在缺乏对新数据的自我调节能力,存在模型偏差等问题,本发明通过获取目标山体的滑坡监测数据;将所述滑坡监测数据进行预处理,获得滑坡特性数据以及滑坡位移阈值;将所述滑坡特性数据与所述滑坡位移阈值输入至滑坡预警模型,获得滑坡位移的预测值,其中,所述滑坡预警模型基于初始滑坡预警模型优化训练得到,由基于模糊逻辑的模糊层、处理线性变换的线性层以及基于堆叠元模型构建的决策层构成;基于所述滑坡位移的预测值确定滑坡预警结果。
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公开(公告)号:CN118820941A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410824814.0
申请日:2024-06-25
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/049 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于径向基函数神经网络的矿区地质滑坡位移预测方法,涉及矿区地质滑坡技术领域,方法包括:获取矿区的时序参数数据;采用时间卷积网络提取所述时序参数数据的统计特征;将所述统计特征输入至训练好的径向基函数神经网络模型中,得到矿区地质滑坡位移;所述径向基函数神经网络模型以矿区的历史时序参数数据的统计特征为输入,以矿区的历史累积滑坡位移为输出进行训练。本发明能够实现对矿区地质滑坡态势的精确预测和分析。
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