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公开(公告)号：CN120037614A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510422784.5
申请日：2025-04-07
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种多功能煤矿个人防护装备，属于煤矿个人防护技术领域，包括头盔、头罩和背包；所述头盔上固定安装有通信基座，所述通信基座上安装有传感器组和照明组件；所述头罩固定安装在头盔上，通过所述头罩能够使人脸部处于密封空间，实现全脸防护。与现有技术相比，本发明通过头盔和头罩能够实现全面的面部防护，确保用户在各种环境下都能得到充分的保护，也能保障工人脸部的整洁，提高工人工作舒适度；通过调温机构和滤毒罐能够不断为头盔和头罩内部提供适宜温度的洁净空气，并使头盔和头罩内部空气持续流动，确保工人呼吸的空气纯净度，使得工人工作时呼吸感觉更舒适自然，并且极大降低工人工作时的闷热感，提升佩戴舒适度。
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公开(公告)号：CN118918005A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410579283.3
申请日：2024-05-11
IPC: G06T3/4053 , G06V10/80 , G06V10/44
Abstract: 本发明属于图像超分辨率重建技术领域，具体提出了一种基于渐进式感受野的轻量级矿井图像超分辨率重建方法，包括：通过浅层特征提取模块对低分辨率图像ILR进行浅层特征提取；通过深层次特征提取模块对输入的浅层特征进行处理，提取深层次特征；多维潜在特征融合模块MLFFB将多个渐进式感受野蒸馏块中不同维度的潜在特征进行充分融合，并与浅层特征相结合；通过重建模块对多维潜在特征融合模块的输出特征进行重建操作，获得最终的高分辨重建图像ISR。本发明通过阶梯式的上下双路卷积链逐步调整感受野的大小，有效地融合了图像的整体结构信息和局部细节特征，提高了超分辨率图像重建性能。
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公开(公告)号：CN118456448B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410913444.8
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种应急救援环境下重载机械臂人机共享控制方法，包括实时获取操作者的肌电信号、眨眼频率、操作时长、操作年龄和操作速度评估操作者状态，获取机械臂末端的最大位移变化差、加速度、载荷、移动速度和转角信息评估机械臂状态，根据操作时间要求、目标定位精度和负载要求信息评估应急救援任务难易程度，采用加权和sigmoid函数相结合的方式，构建考虑操作者状态、机械臂状态和应急救援难易程度的人机互信模型，实时获取人机互信度，将人机互信度和机械臂与目标物体间的距离作为T‑S模糊控制器的输入，依据模糊规则动态决策出人机共享控制权重，提高应急救援环境下重载机械臂的救援效率，保障救援人员的安全。
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公开(公告)号：CN117346805B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202311150868.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01C21/34 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 一种非结构化环境的特种车辆自动驾驶路径规划方法，通过SLAM地面分割算法，将三维高度信息存储于相应栅格，获得非结构环境占用栅格图，再将所述栅格图地形数据划分为训练集和测试集；结合感知模块输入信息及特种车辆动力学建模，从栅格图地形数据中提取可通行区域，实现风险图构建；根据风险图构造自适应性的奖励函数，搭建强化学习模型以及Agent的神经网络；基于构建非结构化环境测试机进行训练，在每个训练周期初始化阶段构建随机函数，随机化起点和终点位置，使系统具泛化性；通过强化学习训练获得策略网络，在测试集中执行路径规划，实现非结构化环境下高效的处理环境信息，提高特种车辆面对不同地形的适应性及有效的自动驾驶。
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公开(公告)号：CN118154464B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410324503.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像去雾技术领域，公开了一种矿井复杂受限空间尘雾环境下图像去雾方法及系统。基于图像去雾算法旨在通过去除雾层从而恢复高质量图像，首先，提出了MBSF模块，其目的在于将图像特征分离到三个不同的频率分量，使得网络能够从不同频率的信息中提取更多的特征信息；然后，提出了GSF模块用于引导频率合成并探索频率分量的内在联系，将三者频率分量进行引导从而生成信息量最大的频率分量，获取不同频率分量的关联性，并探索信息量最大的频率分量的内在联系，实现频率信息引导融合；将上述提出的模块加入到编码器‑解码器架构进行训练，学习图像特征，获得无雾图像。总而言之，本发明提出了MBSF模块和GSF模块，提高了模型的去雾效果和泛化性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118410459A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410579430.7
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06V20/59 , G06V40/18 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种应急救援环境下基于多模态融合的驾驶员行为识别方法，包括通过高度逼真的驾驶模拟器模拟应急救援环境，招募驾驶员进行大量实验获得模拟实验数据，并结合真实应急救援场景下的实车实验数据，构建应急救援环境下的驾驶员行为数据集、通过多模态特征提取模块分别提取预瞄环境图像、驾驶员眼动图像、驾驶员肌电数据和车辆操纵数据的初始多源数据特征，基于不同注意力机制深入挖掘特征数据的时空特性，获取不同特征数据对驾驶员行为的影响权重系数，采用加权的方式融合多模态驾驶员行为特征数据等，本发明克服了应急救援环境下通过单模态数据难以精准识别驾驶员行为的缺陷。
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公开(公告)号：CN118154464A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410324503.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像去雾技术领域，公开了一种矿井复杂受限空间尘雾环境下图像去雾方法及系统。基于图像去雾算法旨在通过去除雾层从而恢复高质量图像，首先，提出了MBSF模块，其目的在于将图像特征分离到三个不同的频率分量，使得网络能够从不同频率的信息中提取更多的特征信息；然后，提出了GSF模块用于引导频率合成并探索频率分量的内在联系，将三者频率分量进行引导从而生成信息量最大的频率分量，获取不同频率分量的关联性，并探索信息量最大的频率分量的内在联系，实现频率信息引导融合；将上述提出的模块加入到编码器‑解码器架构进行训练，学习图像特征，获得无雾图像。总而言之，本发明提出了MBSF模块和GSF模块，提高了模型的去雾效果和泛化性能。
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公开(公告)号：CN112633287B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202011566285.7
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V30/148 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种面向矿井多源异构图文信息的文本识别方法及装置，属于计算机视觉技术领域，解决了现有的多源异构图文信息的文本识别方法获得的多源异构图文信息精度较差且速度较慢的问题。方法包括：获取包含矿井多源异构图文信息的原始输入图像；基于分割建议网络SPN对原始输入图像进行分割，得到原始输入图像的文本建议区域；对文本建议区域进行特征提取，得到原始输入图像的超分辨率文本建议区域；基于快速卷积神经网络Fast R‑CNN和超分辨率文本建议区域获取原始输入图像的文本检测框；基于循环神经网络RNN提取文本检测框中的字符，得到原始输入图像中的矿井多源异构图文信息。实现了原始输入图像中的矿井多源异构图文信息的识别。
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公开(公告)号：CN112102388B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010987267.X
申请日：2020-09-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/46 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于巡检机器人单目图像获取深度图像的方法及装置，属于图像处理技术领域，解决了现有现有的方法获得的深度图像精确度较低的问题。方法包括：构建多尺度卷积神经网络；所述多尺度卷积神经网络包括第一尺度卷积神经网络、第二尺度卷积神经网络和第三尺度卷积神经网络；基于变焦距数据集对所述多尺度卷积神经网络进行训练，得到多尺度卷积神经网络的最优网络结构并保存；将巡检机器人拍摄的单目图像输入所述多尺度卷积神经网络的最优网络结构，得到单目图像对应的深度图像，提高了深度图像的精确度。
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公开(公告)号：CN117237190B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311194024.0
申请日：2023-09-15
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T3/4053 , G06V10/80 , G06T5/70 , G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开用于边缘移动设备的轻量化图像超分辨率重建系统及方法，属于图像超分辨率重建技术领域；包括输入模块、浅层特征提取层、多个堆叠蒸馏特征融合像素注意块模块、特征聚合模块、重建模块和输出模块；浅层特征提取层对低分辨率图像提取浅层特征；多个堆叠蒸馏特征融合像素注意块模块是m个以链的方式进行堆叠的DFFPA块，对浅层特征逐步细化提取深层特征；特征聚合模块聚合m个DFFPA块和浅层特征提取层的特征；重建模块经过卷积层和像素重排进行图像重建，得到超分辨率图像；本发明能够减少冗余信息，更加高效地提取图像中的高频信息，通过在像素级别上对不同尺度的特征进行加权融合，网络能够提供更优质的超分辨率重建结果。
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