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公开(公告)号：CN115439835B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202211258003.6
申请日：2022-10-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种改进YOLO‑PAI的实时接打电话行为检测方法，步骤如下：从视频监控平台截取照片制作数据集，添加手和手机两个标签类别，手的标注辅助判断人是否存在接打电话行为；搭建新型卷积神经网络，对于主干网络CSPDarknet53进行剪枝，在保证精度的同时减少参数量。利用使用k‑means聚类算法获得的9个锚点解决小型目标检测问题，更好的检测手机特征信息。增加第四个尺度的特征映射分支，扩大检测范围；部署嵌入式设备，使用TensorRT深度学习推理框架。通过提出的SRblock_body结构，提取图像特征，构建更深层次网络改善网络结构，提高分类和检测效果，在保证检测精度的同时减少模型大小和参数量，更好的移植到嵌入式设备中。
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公开(公告)号：CN117541865B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311517773.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 中国矿业大学 , 燕园安全科技(徐州)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于粗粒度深度估计的身份分析和手机使用检测方法，包括以下步骤：设计位置估计模型，准备数据集；将数据集输入位置估计模型中进行训练；通过训练后的模型检测车内人员和手机并输出检测信息，输出信息包括目标类别、检测框及深度信息；对于车内所有检测到的人员通过联合深度信息的粗粒度深度值和感兴趣区域的方法来判定身份；对于所有检测到的手机通过联合深度信息的粗粒度深度值和距离驾驶员检测框中心点的距离的方法来判定驾驶员是否使用手机。本发明可准确区分车内人员身份，判断驾驶员是否使用手机，满足对于驾驶人员行为不同的检测需求，有助于提高驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN118037870A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410412342.8
申请日：2024-04-08
Applicant: 中国矿业大学 , 永城煤电控股集团有限公司 , 江苏比特达信息技术有限公司
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种兼容Zdepth的并行化深度图像压缩算法，s1采集深度图像进行预处理后准备进行s2量化处理，经过s2量化处理，图像数据被简化为较少的比特表示，随即进入s3零压缩阶段，系统识别并压缩量化后数据中的连续零值，进一步减少数据的存储需求，完成s3零值的压缩处理后，数据将进入s4预测分块压缩阶段，系统通过分析每个数据块内的像素关系，进行进一步压缩数据，s5数据输出，将所有压缩后的数据通过ZSTD算法压缩，并依序输出到文件系统，同时公开了基于该算法的图像压缩装置和终端设备。本发明通过优化数据结构和压缩流程，能够显著提高深度图像的压缩和解压速度，同时保证压缩后深度图像的质量。
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公开(公告)号：CN117541865A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311517773.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 中国矿业大学 , 燕园安全科技(徐州)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于粗粒度深度估计的身份分析和手机使用检测方法，包括以下步骤：设计位置估计模型，准备数据集；将数据集输入位置估计模型中进行训练；通过训练后的模型检测车内人员和手机并输出检测信息，输出信息包括目标类别、检测框及深度信息；对于车内所有检测到的人员通过联合深度信息的粗粒度深度值和感兴趣区域的方法来判定身份；对于所有检测到的手机通过联合深度信息的粗粒度深度值和距离驾驶员检测框中心点的距离的方法来判定驾驶员是否使用手机。本发明可准确区分车内人员身份，判断驾驶员是否使用手机，满足对于驾驶人员行为不同的检测需求，有助于提高驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN116311161A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310214913.2
申请日：2023-03-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种联合多任务模型的路面抛洒物检测方法，包括：步骤一：获取路面视频数据；步骤二：将视频帧输入多任务联合模型中得到路面掩码信息、干扰物掩码信息和位置信息；步骤三：对路面掩码信息进行解码，得到第一图像，对视频帧进行灰度处理，得到第二图像；步骤四：根据第一、第二图像提取抛洒物疑似区域；步骤五：从抛洒物疑似区域的连通域中确定最终抛洒物区域。本发明能够从复杂状态的路面上更加准确地提取路面抛洒物，将目标检测任务和语义分割任务联合训练为多任务联合模型，减小检测模型的体积和复杂度，更加合理地利用路面上各种干扰物类别的特征，优化后处理流程，最终准确识别抛洒物，不限抛洒物类别、形状、样式和尺寸等特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111764902A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010777446.0
申请日：2020-08-05
Applicant: 天地科技股份有限公司 , 中煤科工开采研究院有限公司 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开一种综采放顶煤工作面智能化放煤控制方法，主要包括：建立工作面地质模型坐标系，获取顶煤厚度信息，建立工作面顶煤厚度变化的三维地质模型与数值计算模型，利用采煤机割煤过程中揭露的工作面中部顶煤信息对三维地质模型与数值计算模型进行超前修正，计算确定顶煤的理论放出量，采用煤量扫描装置与煤矸图像识别装置对顶煤放出量与放出的顶煤与矸石情况进行检测，通过比较理论放出量与实际放出煤量、放出矸石情况最终确定最佳放煤口关闭时间。本发明提出的综采放顶煤工作面智能化放煤控制方法有效解决了现有技术与装备难以确定综放工作面放煤口最佳关闭时间的问题，为实现综采放顶煤工作面智能化、无人化开采提供了一种有效的技术途径。
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公开(公告)号：CN108097372A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201810089226.1
申请日：2018-01-30
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了本发明公开了一种齿环可调式破碎机试验测试平台，包括支撑装置、动力传递装置、由破碎齿辊Ⅰ和破碎齿辊Ⅱ组成的物料破碎装置、包括应力传感器、导线和信号中转器组成的应力测试装置，包括由筛板和接料盒组成的接料分级装置；破碎齿辊Ⅰ和破碎齿辊Ⅱ设有多个安装角度可调的破碎齿环，可以通过调整安装角度，组成不同排布形式的破碎齿辊；应力测试装置中应力传感器和导线随破碎齿辊转动，通过信号中转器传输应力信号，可以实现动态检测破碎齿环在破碎作业中承受的冲击应力；置于破碎腔下方的接料分级装置中设有多层孔径不同的筛板，方便对落入接料盒的产物进行分级统计；具有原理简单、操作灵活、方便对破碎过程进行监测分析等优点。
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公开(公告)号：CN103145301A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310101496.7
申请日：2013-03-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: C02F9/14
Abstract: 一种焦化废水处理工艺，将焦化厂原有破碎好的焦化原料煤分出一小部分用于焦化废水的处理，将其继续粉碎至一定细度后，以一定添加量添加至焦化废水中，充分搅拌后全部过滤，滤饼重新与炼焦主体原料煤掺混进焦炉，滤液继续用传统生化处理程序处理得到水质符合要求的出水。本发明充分利用了焦化厂原料煤的碳质吸附性质，吸附焦化废水中大部分大分子有机物，减轻生化处理压力，提高生化处理效果，提高出水品质，并能大幅降低污水处理流程的投资与运行费用，减小占地面积，降低运行成本。有机大分子污染物被煤粉吸附后，随煤粉进入焦化环节，部分高温焚烧，部分随煤气带出后在焦油回收环节得到回收，少量进入污水，易于实现动态平衡。
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公开(公告)号：CN102716808A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210235096.0
申请日：2012-07-09
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种高中间密度物含量难选煤泥的浮选工艺，由入浮煤泥调浆、调浆后煤泥浮选粗选、粗选精煤分级、分级后粗粒粗选精煤再磨再选、细粒粗选精煤精选五部分构成。采用浮选设备，并配合相应的浓缩分级设备与磨煤设备，组成浮选设备粗选—粗选精煤分级—粗粒粗选精煤磨煤、浮选—细粒粗选精煤单独精选工艺。入浮煤泥经过一次粗选后脱除大部分的高灰脉石矿物，减少了高灰细泥对后续煤泥磨浮过程的不利影响，通过粗选精煤粗粒级中煤和矸石连生体的解离和解离后煤泥的进一步浮选回收，解决高中间密度物含量难选煤泥分选产品质量和回收率之间的矛盾。其工艺简单，投资少，耗电量小，运行费用低。同传统分选工艺相比，分选效率高，可燃体回收率高，经济效益显著。
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公开(公告)号：CN118037870B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410412342.8
申请日：2024-04-08
Applicant: 中国矿业大学 , 永城煤电控股集团有限公司 , 江苏比特达信息技术有限公司
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种兼容Zdepth的并行化深度图像压缩算法，s1采集深度图像进行预处理后准备进行s2量化处理，经过s2量化处理，图像数据被简化为较少的比特表示，随即进入s3零压缩阶段，系统识别并压缩量化后数据中的连续零值，进一步减少数据的存储需求，完成s3零值的压缩处理后，数据将进入s4预测分块压缩阶段，系统通过分析每个数据块内的像素关系，进行进一步压缩数据，s5数据输出，将所有压缩后的数据通过ZSTD算法压缩，并依序输出到文件系统，同时公开了基于该算法的图像压缩装置和终端设备。本发明通过优化数据结构和压缩流程，能够显著提高深度图像的压缩和解压速度，同时保证压缩后深度图像的质量。
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