-
公开(公告)号：CN118941518A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410969266.0
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06T7/246 , G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO v8n算法的智能井下钻杆计数方法，该方法包括：获取井下打钻杆图像并对图像进行预处理，得到预处理后的图像；基于YOLO v8n网络模型结构，引入Dyhead模块、EMA模块和Inner‑WIoU损失函数，构建钻杆计数网络模型；运用DeepSORT算法对图像里检测到的person、drill rod和drilling machine种类进行目标跟踪；计算person与drill rod的IoU值是否大于设定阈值1，若大于则进行下一步判断，若小于则返回跟踪；判断drill rod与drilling machine的IoU值是否大于设定阈值2，若大于阈值则计数加1，若小于阈值则返回跟踪。本发明实例能同时提高模型检测的准确率、召回率以及精度。本发明作为基于改进的YOLO v8n算法的井下智能钻杆计数研究，可广泛应用于井下智能检测领域。
-
公开(公告)号：CN118122478A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410407003.0
申请日：2024-04-07
Applicant: 沈阳盛世五寰科技有限公司 , 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种高压辊磨智能运行控制半实物实验方法，包括如下步骤：工业计算机A、工智机B、工业计算机C均与交换机D数据连接；工业计算机A在Metsim中仿真高压辊磨工艺流程；工业计算机A在MATLAB中仿真高压辊磨设备辊缝、节料阀位移控制；工智机B中设计工智机控制器并实现设定值优化；工业计算机C进行数据监控。本本发明实现高压辊磨运行过程的模拟仿真，并且通过设计工智机控制器控制高压辊磨设备辊缝、节料阀位移；并且通过嵌入优化决策算法优化设定值，以提高生产质量；同时设计运行监控界面，监控运行过程数据，实现运行过程可视化。各模块之间建立稳定的数据通讯通道，以保证半实物仿真平台运行的稳定性。
-
公开(公告)号：CN112883836B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110134732.X
申请日：2021-01-29
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种煤矿井下巷道形变视频检测方法，属于机器视觉技术领域。该方法主要包括：悬挂轨道式机器人移动平台巡检视频分段采集，获取原始视频与历次巡检视频；原始视频关键帧提取，获得背景模型关键帧；关键帧与当前巡检视频匹配建立背景模型；根据模型匹配的结果进行图像差分处理，检测井下巷道变化并输出检测结果；根据异常检测结果更新背景模型。本发明能够通过视频巡检对煤矿井下巷道进行周期性形变检测，排除安全隐患。
-
公开(公告)号：CN116992260B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210425403.5
申请日：2022-04-21
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏锐策智能科技有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G01M13/003 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种基于云理论的气动调节阀故障诊断方法，本发明采用云模型理论与动态内部主成分分析方法分别进行特征提取并融合，提出一种基于云化采样的集成随机配置网络模型进行故障诊断。本发明不仅以较高的诊断准确率实现了对气动调节阀的故障诊断，有效避免了阀门带故障运行；而且考虑到在实际应用中阀门故障数据匮乏的问题，通过构造样本和集成的方法解决了模型在小样本数据下诊断精度不高的问题。除此之外，本发明无需熟悉阀门机理与繁杂的经验知识即可完成故障诊断，具有较好的实用性。
-
公开(公告)号：CN117668720A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311544478.6
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国矿业大学 , 沈阳盛世五寰科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06N3/082 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化重构网络的可解释性时序数据异常检测方法，包括如下步骤：获取时序数据进而构建数据集；构建编码网络以获得编码后的潜在特征；获得多个序列通道之间的依赖关系；将更新后的潜在特征输入到解码网络中以获得重构数据；构建生成器和判别器并采用对抗训练方法优化重构网络的参数；将待检测数据输入经过对抗训练优化后的重构网络，并通过分析重构误差来判断数据的异常状态，结合依赖关系图对异常状态进一步推断。本发明实现在轻量化和可解释性方面的进步，该方法不仅专注于精简网络结构，降低参数量，以便在资源受限的环境下高效部署，同时强调了构建的依赖关系，为异常状态的解释提供了有价值的信息。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113269055B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110488329.7
申请日：2021-05-06
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明针对智能清扫装置对成片落叶检测难、效率低的问题，提出一种用于落叶检测的预测框损失函数—引力损失函数(AIoU Loss)的计算方法。通过引入预测框间的距离参数，使用最小外接矩形框替换符合条件的原预测框，达到预测成片落叶的效果。本发明解决了在检测落叶时，区分单片落叶和成片落叶的问题，使智能落叶清扫装置更准确的定位落叶地点，提高清扫效率。
-
公开(公告)号：CN117380551A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311344054.5
申请日：2023-10-17
Applicant: 淮北矿业股份有限公司 , 中国煤炭科工集团有限公司 , 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及炼焦选煤技术领域，具体涉及一种炼焦用选煤装置，包括机架、设置于机架上的输送机构、布料单元和收集单元；输送机构包括水平设置的输送带、驱动输送带循环转动的驱动单元和设置于输送带上的若干筛选单元；筛选单元包括设置于输送带上的筛选孔、设置于筛选孔内的承载板和根据承载板的移动状态以将筛选孔关闭或打开的封堵组件，承载板与筛选孔滑动连接，机架上设置卸载件，当输送带转动到使筛选孔的开口端朝下时，卸载件迫使封堵组件打开筛选孔。本方案结构简单、不需要装备光电、气动和电脑等设备、投入低，不消耗能源不产生危害环境的射线。
-
公开(公告)号：CN116338573B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310333105.8
申请日：2023-03-30
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种封闭空间考虑噪声误差特性的无人系统定位方法，包括步骤如下：利用状态扩维和量测差分方法白化有色厚尾过程噪声和量测噪声，用广义双曲分布建模厚尾非高斯噪声，将一步预测和似然概率密度函数用广义双曲分布的分层高斯形式表达，利用变分贝叶斯方法求解系统状态、未知的噪声参数以及辅助变量的后验分布联合求解；输出估计结果及对应的方差矩阵。本发明解决了过程噪声和量测噪声服从有色厚尾分布并且其先验信息未知下的状态估计问题，提高了无人系统在室内、井下、地下室等封闭空间中对设备的定位精度，保障系统正常运行，实现任务目标。
-
公开(公告)号：CN116160455B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310347720.4
申请日：2023-04-03
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种多信道攻击下单臂机械手的动态事件触发与量化控制方法，涉及单臂机械手控制技术领域。以解决多信道攻击情况下单臂机械手的稳定性问题，并采用事件触发、量化控制等解决过多的网络通信资源浪费问题。S1、建立服从Markov跳变的状态空间方程；S2、提出基于动态事件触发机制和量化策略的异步输出反馈控制器；S3、求解控制器增益矩阵；S4、在多信道攻击下，通过S3中所设计的输出反馈控制器来控制单臂机械手的输出角和输出角速度，使得单臂机械手控制系统是随机稳定的，满足严格耗散。本发明提高了单臂机械手在随机情况下闭环系统的稳定性和严格耗散性能，并可以在网络通信过程中节约宝贵的网络通信资源。
-
公开(公告)号：CN116820100A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310748225.4
申请日：2023-06-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种欺骗攻击下的无人车编队控制方法，包括以下步骤：(1)考虑将一个无人车作为一个通信节点，根据通信节点建立通信拓扑关系；(2)构建无人车的系统动态模型，包括领航者和跟随者系统动态模型；(3)考虑网络安全问题，建立欺骗攻击动态模型；(4)提出了一种基于脉冲攻击信号补偿器的时变编队控制协议，并建立相应的动态误差系统模型；(5)基于李亚普诺夫理论，给出误差系统稳定的充分条件，得到编队跟踪误差界。本发明的所提供的控制方法能够在保证一定精度下实现了时变输出编队，并且可以降低实际系统的通信量，同时有效地抵御欺骗攻击。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
155
records
(took 0.083 seconds)
