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公开(公告)号：CN119197737A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411303914.5
申请日：2024-09-19
Applicant: 淮北矿业股份有限公司 , 中国矿业大学
Abstract: 一种基于毫米波雷达的提升机电动机非接触式震动检测装置与方法，装置：毫米波雷达包括发射天线、接收天线、射频组件、数模转换器和数字信号处理器；毫米波雷达安装在对应矿井提升机的径向方向上。方法：在矿井提升机的安装位置上安装毫米波雷达，并调整每个毫米波雷达发射天线的角度，确保毫米波雷达发射的无线信号能量聚焦在对应矿井提升机的天轮和电机处；对中频信号进行处理得到加强目标信号；确定信号中是否存在天轮摆动信号；判断天轮晃动幅度是否在正常范围之内，并推断异常原因；分析出电机是否产生震动，并推断出电机震动的原因；发现提升机异常时进行预警，并使提升机停止工作。该装置及方法能快捷高效地检测出提升机的异常情况。
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公开(公告)号：CN119226707A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411404780.6
申请日：2024-10-10
Applicant: 中国矿业大学 , 淮北矿业股份有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 一种基于音频二维深度特征的提升机故障诊断方法，搭建提升机音频信号去噪模型；以U‑Net架构作为主干网络，并引入Transformer编码器层作为中间层；构建损失函数；去噪处理；采用基于周期特征的音频数据2D转换方法将一维音频数据转换为二维图像格式；故障诊断；基于现有的2D‑CNN模型，引入多尺度卷积核，采用多层T‑Block堆叠的方式作为提升机音频故障诊断模型的核心模块；对提升机音频故障诊断模型进行训练、测试及优化，得到优化后的提升机音频故障诊断模型；优化后的提升机音频故障诊断模型对二维深度特征进行挖掘，实现故障的诊断。该方法能高效准确地挖掘音频的二维深度特征，可有效提升故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN119887517A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510068311.X
申请日：2025-01-16
IPC: G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T7/33 , G06V10/40 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 一种面向便携式眼底彩照设备的无监督深度学习图像拼接方法，构建图像配准网络的多尺度特征提取模块；构建图像配准网络的特征匹配模块：将多尺度特征提取模块和特征匹配模块依次连接形成构建图像配准网络；构建浅层特征提取器；构建特征重建模块；构建接缝生成器；将浅层特征提取器、特征重建模块和接缝生成器依次连接形成融合网络；构建融合网络；连接图像配准网络和图像融合网络形成图像拼接模型；数据采集；数据预处理；得到训练好的图像配准网络；得到训练好的图像融合网络；利用训练好的图像配准网络和训练好的图像融合网络形成眼底图像拼接模型；利用眼底图像拼接模型进行图像进行拼接。该方法能高效地生成高质量的眼底拼接图像。
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公开(公告)号：CN119595192A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411649462.6
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国矿业大学 , 徐州科瑞矿业科技有限公司
Abstract: 一种面向煤矿井筒数字孪生系统的漏水监测方法，在井筒筒壁上安装RFID天线和Twin‑Tag传感器，在地面上布置监测终端，在井筒出口处布置RFID读取器；利用Twin‑Tag传感器实时采集井筒监测信号，并通过RFID读取器读取井筒监测信号，再通过对井筒监控信号的分析处理获取到井筒监测数据；使用一个短时间窗口来收集RSSI读数和相位数据，并利用决策树进行状态识别；对泄漏信号进行粗分割和细分割，并结合变化点检测算法确定出漏水点的定位；估算出泄漏体积和泄漏率。该方法能够实现漏水点的精确定位，并能获取到井筒内漏水的体积及流速信息，从而为后续的维护决策提供可靠依据，适用于煤矿井筒的长期监测作业。
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公开(公告)号：CN118474686A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410607598.4
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供了一种煤矿危险区域跌倒行为智能检测系统及方法，系统：巡检机器人上安装有路由器，巡检机器人运行在矿井的作业空间中；路由器用于向智能手机发出WiFi信号；智能手机中配置有Nexmon固件，其佩戴于矿井人员的身上，用于从WiFi信号中获取出CSI数据，同时，用于获得矿井人员的加速度数据；处理终端位于监测中心，其内部设置有行为采集模块、状态判断模块、预处理模块、行为分割模块和行为检测模块。方法：获取CSI数据和加速度数据；判断接收端的运动状态并选择特征；进行数据预处理；从连续行为中分割出疑似跌倒行为的数据；进行特征提取，并对跌倒行为进行判定。该系统及方法可准确高效地检测出危险区域中的跌倒行为。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117994509B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202311805256.5
申请日：2023-12-26
IPC: G06V10/26 , G06V10/94 , G06V40/18 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于交互式的眼底图像无灌注区域智能识别方法，首先对图像进行预处理，之后使用U‑net分割模型结合本发明提出的补丁拉锯对比正则化模型和交互记忆网络来进行模型的预训练，预训练时使用少量标记数据即可；最后在用户使用过程中进行多轮交互、迭代改进，交互记忆网络根据用户对小区域识别修改后进行学习并记忆，通过多轮推理逐步提升分割性能。通过本基于交互式的眼底图像无灌注区域智能识别方法来识别眼底的无灌注区域可以提高分割效率，可帮助医生更快速、准确和高效识别患者的眼底无灌注区域，进而进行有针对性的及时治疗。
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公开(公告)号：CN117994509A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311805256.5
申请日：2023-12-26
IPC: G06V10/26 , G06V10/94 , G06V40/18 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于交互式的眼底图像无灌注区域智能识别方法，首先对图像进行预处理，之后使用U‑net分割模型结合本发明提出的补丁拉锯对比正则化模型和交互记忆网络来进行模型的预训练，预训练时使用少量标记数据即可；最后在用户使用过程中进行多轮交互、迭代改进，交互记忆网络根据用户对小区域识别修改后进行学习并记忆，通过多轮推理逐步提升分割性能。通过本基于交互式的眼底图像无灌注区域智能识别方法来识别眼底的无灌注区域可以提高分割效率，可帮助医生更快速、准确和高效识别患者的眼底无灌注区域，进而进行有针对性的及时治疗。
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公开(公告)号：CN115963548B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310065948.4
申请日：2023-01-16
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于反绎学习的矿井微震P波到时拾取模型构建方法，使用未标记的矿山微震数据集，进入地震深度神经网络模型训练，通过逻辑推理中的反绎学习结构，利用知识库中的专家知识，对模型进行更新，最终获得基于反绎学习的矿山微震P波到时拾取模型，利用最终结果模型对数据进行筛选，替换不符合知识库的台站数据，最终将选出的数据作为矿井微震P波到时拾取的数据，进一步提升模型对矿井微震相位拾取的正确率。本发明克服了现有地震识别模型不适用于矿井环境的缺点，解决了矿山微震波噪声大的问题，在有限的且未标记的数据集基础上，提升了模型准确度，鲁棒性强。(56)对比文件Dai wz et al.Bridging MachineLearning and Logical Reasoning byAbductive Learning.Advances in NeuralInformation Processing System.2019,第32卷1-12.Guo C et al.AEnet: automatic pickingof P-Wave first arrivals using deeplearning.IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCEAND REMOTE SENSING.2021,第59卷(第06期),5293-5303.
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公开(公告)号：CN117035424A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311064467.8
申请日：2023-08-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于反绎学习的矿井安全态势协作感知系统及方法，系统包括数据采集模块、数据处理模块、机器学习模块、逻辑推理模块连接和机器学习与逻辑推理融合模块；方法：构建数据集；划分安全态势等级；取部分数据集进行标注后对模型进行训练形成初始分类器C；取剩余未标记数据输入C得到每个数据的伪标签；将每个数据的伪标签与逻辑推理模块输出的结果进行比较，最小化不一致性，通过反绎学习获得反绎标签，并形成新数据集S；将S用于分类器C的训练，更新模型参数，形成新的分类器C，再将S输入C进行预测，重复此步骤直到模型收敛或者标签不再更新；构建出最终的矿井安全态势等级评估模型。该系统和方法能实现安全态势等级的准确评估。
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公开(公告)号：CN116661606A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310666352.X
申请日：2023-06-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F3/01 , G06N3/08 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开一种基于超声波信号的非接触式无训练手势识别装置及方法，通过商品扬声器发射超声波信号，通过麦克风阵列接收音频信号，该接收音频信号中包括扬声器发射的超声波信号，然后对接收到的音频信号进行处理，追踪手部运动轨迹，然后采用交互多模型卡尔曼滤波的方法优化手部运动轨迹，能够有效解决因麦克风阵列间距过大而致使追踪定位角度模糊的技术问题，最后采用无训练手势识别方法对优化后的手部运动轨迹进行识别，实现无需训练的手势识别。本发明无需专业的无线信号收发设备、成本低廉，可在日常生活场景中实现大规模部署，可为用户对智能设备进行人机交互提供一种低成本和有效的解决方案。
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