公开(公告)号：CN118149664A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410258789.4

申请日：2024-03-07

Applicant: 西安建筑科技大学 ,  常州大学

Inventor： 江松 ,  李小普 ,  崔智翔 ,  李研博 ,  张立杰 ,  顾清华 ,  张存良 ,  李小双 ,  程平 ,  饶彬舰 ,  何润丰 ,  李萌

IPC: F42D3/04 ,  F42D1/10 ,  F42D1/00 ,  F42D1/12

Abstract: 本发明涉及爆破技术领域，具体为一种高寒岩体爆破优化方法,包括如下步骤：步骤1、将岩体节理按长度及其与炮孔的相对位置划分；步骤2、建立无限长节理(Infinite joint)、半无限长节理(Semi infinite joint)和局部短节理(Local short joint)三种节理爆破几何模型；步骤3、利用LS‑DYNA软件对不同静应力作用下含节理花岗岩爆破过程进行模拟；步骤4、对数值模拟结果进行分析；步骤5、综合分析结果，从而得到最佳的炸药单耗以及布孔和起爆方式。本发明的有益效果在于：本发明利用LS‑DYNA软件结合数值模拟分析，得到最佳的炸药单耗以及布孔和起爆方式，设计了高寒环境下地下岩体的爆破参数，从而优化了爆破效果。

公开(公告)号：CN118330627A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410360095.1

申请日：2024-03-27

Applicant: 西安建筑科技大学

Inventor： 江松 ,  丁佳伟 ,  崔智翔 ,  顾清华 ,  陶志刚 ,  李小双 ,  饶彬舰 ,  何润丰 ,  章赛 ,  刘迪 ,  郭梨 ,  洪勇 ,  陈盈 ,  马莲净

IPC: G01S13/42 ,  G01S13/32 ,  G01S13/90 ,  G01B15/00 ,  G06N3/006

Abstract: 一种基于麻雀搜索算法的边坡孔径雷达位移监测预警系统，包括数据采集处理子系统、数据传输子系统、数据分析及预警子系统和云服务器子系统；数据采集处理子系统包括边坡孔径雷达和位移监测点；数据传输子系统用于将边坡孔径雷达接收处理得到的可视化图像与位移监测点的位移数据进行传输；数据分析及预警子系统得到被监测边坡的稳定性系数以及不同环境下待测边坡的位移变化趋势；数据分析及预警子系统根据相似工况以及工程经验对待测边坡的各个参数进行参考范围确定；云服务器子系统用于存储来自数据分析及预警子系统中处于预警情况下被监测边坡的详细参数和图像。本发明实现全天时、全天候、大范围智能监测预警，防止边坡灾害的发生造成巨大损失。

公开(公告)号：CN118628817A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410762786.4

申请日：2024-06-13

Applicant: 西安建筑科技大学

Inventor： 江松 ,  闫培韬 ,  崔智翔 ,  李雷 ,  顾清华 ,  阮顺领 ,  饶彬舰 ,  何润丰 ,  章赛 ,  刘迪 ,  郭梨 ,  洪勇 ,  陈盈 ,  马莲净

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及矿业工程领域，公开了一种基于机器视觉的矿物识方法及相关装置，方法包括：通过已预训练好的深度学习网络ConvNeXt模型对矿物图片进行矿物种类识别，得到识别结果；当矿物种类识别结果错误时，提取深度学习网络ConvNeXt模型中任意层的热力图；根据所述热力图，对深度学习网络ConvNeXt模型进行参数调整，直至深度学习网络ConvNeXt模型准确识别出矿物图片中的矿物种类。本发明以机器视觉作为研究方法，贯穿于矿物识别ConvNeXt模型构建与矿物识别实验验证，以及矿物识别移动端应用的整个流程之中，对于矿物识别领域具有重要的理论价值与实际意义。

公开(公告)号：CN118279582A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410378589.2

申请日：2024-03-29

Applicant: 西安建筑科技大学

Inventor： 江松 ,  魏玉 ,  饶彬舰 ,  崔智翔 ,  顾清华 ,  阮顺领 ,  何润丰 ,  王靖 ,  章赛 ,  刘迪 ,  郭梨 ,  洪勇 ,  陈盈 ,  马莲净

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的露天矿爆堆矿石图像分割方法及相关装置，方法包括将已获取的露天矿爆堆矿石的图像数据通过露天矿爆堆矿石图像分割模型进行处理，得到露天矿爆堆矿石的分割图像；露天矿爆堆矿石图像分割模型采用UNet++网络经过改进后得到的改进UNet++网络，改进UNet++网络中：编码器和解码器中的卷积层采用深度可分离卷积，减少了模型参数量从而降低了计算成本，提高了计算速度；每个上采样层输入的特征图采用所有下采样特征图的组合，提高了露天矿爆堆矿石图像分割模型的鲁棒性和准确率。综上，本发明方法计算速度较快，同时还提高了露天矿爆堆矿石图像分割模型的鲁棒性和准确率。

公开(公告)号：CN118053131A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410146811.6

申请日：2024-02-01

Applicant: 西安建筑科技大学 ,  内蒙古显鸿科技股份有限公司

Inventor： 江松 ,  崔智翔 ,  顾清华 ,  李旻 ,  章赛 ,  刘悦勤 ,  孔若男 ,  吴金平 ,  蒋国炜

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/98 ,  G06V10/34 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明属于矿井智能机器人领域，公开了一种具有矿井下低光照环境适应性的视觉SLAM定位方法及相关装置，该方法包括：采集矿井下的图像；对采集的图像进行亮度进行检测，得到图像的亮度；判断所述图像的亮度是否达标；对亮度不达标的图像进行图像增强处理，使图像亮度达标；对亮度达标的图像进行视觉初始化；利用初始化后的图像进行后续定位流程，实现定位。本发明解决了视觉SLAM在井下机器人的应用中因为低光照、光照不均引起的定位效果不良现象，能够自动识别不满足光照条件的图像并进行增强处理，提高定位算法匹配精度，最终提高井下机器人定位精度。